如何删除Pandas列中特定子串ESP后的所有下划线

针对你遇到的需求，这里提供两种可靠的解决方案：

方法1：字符串分割拼接法 #

这种方法逻辑直观，兼容性强，不需要依赖正则的版本限制：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {
    'col': [
        'AProj_AB_ESP20211124125639',
        'AProj_AB_ESP_20231017_205105',
        'AProj_AB_ESP2021__1117132530',
        'AProj_AB_ESP_20211123215423'
    ]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 处理逻辑：拆分字符串后清除"ESP"后的所有下划线
df['col'] = df['col'].apply(lambda x: x.split('ESP')[0] + 'ESP' + x.split('ESP')[1].replace('_', ''))

# 输出结果
print(df['col'])

执行后得到目标输出：

0    AProj_AB_ESP20211124125639
1    AProj_AB_ESP20231017205105
2    AProj_AB_ESP20211117132530
3    AProj_AB_ESP20211123215423
Name: col, dtype: object

核心逻辑：用split('ESP')将字符串拆分为"ESP"前后两部分，对后半部分执行全局下划线清除，再重新拼接成完整字符串。

方法2：正则表达式替换法（Python 3.7+） #

如果你使用Python 3.7及以上版本，可以利用支持可变长度回溯断言的正则，一步完成替换：

df['col'] = df['col'].str.replace(r'_(?<=ESP.*)', '', regex=True)

正则说明 #

• _(?<=ESP.*)：匹配所有满足「前面存在"ESP"及后续任意内容」的下划线
• 不同于你之前尝试的(?<=ESP)_（仅匹配紧跟"ESP"的单个下划线），这个正则会覆盖"ESP"之后所有位置的下划线，完全符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kathmandoo