如何替换DataFrame中Stuff列方括号内整数为Val列值？

现有如下示例DataFrame：

# Create DataFrame from Dict
import pandas as pd

technologies = {
    'Val':[5, 9],
    'Stuff':["[demography_form][1]<div></table<text-align>[demography_form_date][1]", "<text-ali>[geography_form][1]<div></table<text-align>[geography_form_date][1]"]
              }
df = pd.DataFrame(technologies)

需要把Stuff列里所有方括号包裹的整数，替换成对应行Val列的数值，替换的整数数量和位置不固定，最终要得到这样的结果：

technologies = {
    'Val':[5, 9],
    'Stuff':["[demography_form][5]<div></table<text-align>[demography_form_date][5]", "<text-ali>[geography_form][9]<div></table<text-align>[geography_form_date][9]"]
              }
df = pd.DataFrame(technologies)

方法一：用apply加正则表达式遍历替换 #

直接遍历每一行，用正则匹配所有[数字]格式的内容，替换成对应行的Val值：

import re

df['Stuff'] = df.apply(lambda row: re.sub(r'\[(\d+)\]', f'[{row["Val"]}]', row['Stuff']), axis=1)

• 正则r'\[(\d+)\]'专门匹配方括号里的整数
• 每行的替换值都是当前行的Val，不管有多少个需要替换的位置，一次性搞定

方法二：用str.replace的回调函数（Pandas 1.4.0及以上可用） #

如果你的Pandas版本够新（1.4.0+），可以直接用str.replace的回调功能，不用手动遍历行，性能更好：

df['Stuff'] = df['Stuff'].str.replace(r'\[(\d+)\]', lambda m: f'[{df.loc[m.pos, "Val"]}]', regex=True)

• m.pos能拿到当前匹配位置对应的行索引，直接取该行的Val值替换

验证结果 #

运行上面任意一种方法后，打印df就能看到期望的结果：

print(df)
# 输出：
#    Val                                              Stuff
# 0    5  [demography_form][5]<div></table<text-align>[d...
# 1    9  <text-ali>[geography_form][9]<div></table<text...

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrea