如何为test.csv第二列的{string}_{i}模式编写通用正则并替换？

核心正则表达式 #

用r'_(\d+)$'匹配所有以_数字结尾的字符串，替换为r'[\1]'即可实现通用处理，无需指定特定前缀。

正则说明 #

• _(\d+)$：
  • _ 匹配下划线
  • (\d+) 捕获一个或多个数字（作为分组，后续可引用）
  • $ 确保匹配的是字符串末尾的模式，避免误替换中间的_数字片段

Pandas实现（适合大数据量CSV） #

import pandas as pd

# 读取CSV
df = pd.read_csv('test.csv')
# 处理第二列（索引从0开始，所以用iloc[:,1]）
df.iloc[:, 1] = df.iloc[:, 1].str.replace(r'_(\d+)$', r'[\1]', regex=True)
# 保存结果
df.to_csv('modified_test.csv', index=False)

原生CSV模块实现（轻量场景） #

import csv
import re

# 预编译正则提升效率
pattern = re.compile(r'_(\d+)$')

with open('test.csv', 'r', newline='') as infile, open('modified_test.csv', 'w', newline='') as outfile:
    reader = csv.reader(infile)
    writer = csv.writer(outfile)
    for row in reader:
        if len(row) >= 2:
            # 替换第二列内容
            row[1] = pattern.sub(r'[\1]', row[1])
        writer.writerow(row)

效果验证 #

• 输入：CAP_4 → 输出：CAP[4]
• 输入：COMP_NUM_123 → 输出：COMP_NUM[123]
• 输入：FUNC_7 → 输出：FUNC[7]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2532296