用 pandas 的另一列中的相应字符串替换字符串

Question

我有一个名为 df 的数据框，看起来像这样：

pd.DataFrame({
    'column1' : ['client#1 is #name#', 'client#2 is #name#'], 
    'column2': ['josh', 'max']}
)

              column1 column2
0  client#1 is #name#    josh
1  client#2 is #name#     max

我正在尝试将 column1 中的短语“#name”替换为 column2 的值。我希望最终结果如下所示：

我尝试了以下几种方法：

df['column1'] = df['column1'].replace(["#name#"], df['column2'])

但我不确定如何获取 column1 中的特定短语 '#name#' 并将其替换为 column2 的值。任何有关如何解决此问题的建议将不胜感激！

Answer 1

如果是字符串，并且没有 NaN，我建议在速度列表理解中调用 str.replace：

df['column1'] = [
    x.replace('#name#', y) for x, y in zip(df.column1, df.column2)]

df
            column1 column2
0  client#1 is josh    josh
1   client#2 is max     max

为什么列表推导值得用于字符串操作？你可以在For loops with pandas - When should I care?阅读更多内容。

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您可以考虑的另一个有趣的选项是str.replace 和iter：

it = iter(df.column2)
df['column1'] = df.column1.str.replace('#name#', lambda x: next(it))

df
            column1 column2
0  client#1 is josh    josh
1   client#2 is max     max

应该可以很好地处理 NaN 和混合数据类型（但会慢一些）。

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@Vaishali 提供的更简单的replace 选项，如果“#name#”子字符串始终位于字符串末尾，则该选项将起作用。

df['column1'] = df.column1.add(df.column2).str.replace('#name#', '')
df
            column1 column2
0  client#1 is josh    josh
1   client#2 is max     max