Python处理DataFrame地址列：含floor时截断保留，否则不变

现有包含address列的DataFrame如下：

address
xxx City yyy road 17 number 8 floor west bank
ttt City iii road 1 number
ggg City kkk road 25 number 1 floor apple store

需求 #

• 当address字段包含floor时，截断至floor前的内容并补充floor
• 不包含floor的行，保持原内容不变

当前代码问题 #

原代码df['address'] = df.address.str.split('floor').str[0]+'floor'会给所有行强行追加floor，导致原本不含floor的行也被修改，不符合需求。

解决方案 #

方法一：条件判断处理 #

利用numpy.where结合字符串包含判断，仅对含floor的行做修改：

import numpy as np
import pandas as pd

# 构造示例数据
df = pd.DataFrame({
    'address': [
        'xxx City yyy road 17 number 8 floor west bank',
        'ttt City iii road 1 number',
        'ggg City kkk road 25 number 1 floor apple store'
    ]
})

# 执行处理逻辑
df['address'] = np.where(
    df['address'].str.contains('floor'),
    df['address'].str.split('floor').str[0].str.strip() + 'floor',
    df['address']
)

str.strip()用于清理截断后末尾的多余空格，保证格式整洁。

方法二：正则替换（更简洁） #

用正则表达式匹配并保留到floor为止的内容，不匹配的行自动保留原样：

df['address'] = df['address'].str.replace(r'(.*floor).*', r'\1', regex=True)

正则说明：(.*floor)匹配从开头到第一个floor的所有内容（包含floor），.*匹配后续所有字符，替换时仅保留分组内的内容。

处理后结果 #

address
xxx City yyy road 17 number 8 floor
ttt City iii road 1 number
ggg City kkk road 25 number 1 floor

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lara19