Python Pandas：将含两位年份的多格式字符串列转为四位年份

GRA/B
TPP
BBMY
...
SOCBBA 0 MAX
CMBD 0 MAX
EPR 5.75 MAX
...
PMUST 5.57643 02/15/34
LEO 0 12/30/2099
RGB 3.125 09/15/14
RGB 3.375 04/15/20

我希望将所有日期转换为显示完整年份的格式，实现如下效果：

col | #

GRA/B
TPP
BBMY
...
SOCBBA 0 MAX
CMBD 0 MAX
EPR 5.75 MAX
...
PMUST 5.57643 02/15/2034
LEO 0 12/30/2099
RGB 3.125 09/15/2014
RGB 3.375 04/15/2020

目前我能想到的方法是逐个执行如下代码：
```python
df['col'] = df['col'].str.replace('/14', '/2014')

但年份众多，且该方法会错误替换日或月。请问如何正确实现该需求，是否应该使用正则表达式？

完全可以用正则表达式解决这个问题，核心是精准定位字符串末尾的两位数年份，避免误匹配月份或日期里的数字。

1. 精准匹配的正则规则 #

我们需要匹配的是字符串末尾、斜杠后的两位数字（也就是年份），正则表达式写为：

/(\d{2})$

• \/：匹配日期中的斜杠（正则里需要转义）
• (\d{2})：捕获两位数字的年份，方便后续替换
• $：锚定到字符串末尾，确保这是最后一段内容，不会误匹配比如12/14/20里的/14

2. 用pandas批量替换 #

结合pandas的str.replace和自定义替换逻辑，给捕获到的两位年份前加上20：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
data = {
    'col': [
        'GRA/B', 'TPP', 'BBMY',
        'SOCBBA 0 MAX', 'CMBD 0 MAX', 'EPR 5.75 MAX',
        'PMUST 5.57643 02/15/34', 'LEO 0 12/30/2099',
        'RGB 3.125 09/15/14', 'RGB 3.375 04/15/20'
    ]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义替换函数：给两位年份补全20前缀
def add_full_year(match):
    return f'/20{match.group(1)}'

# 执行替换
df['col'] = df['col'].str.replace(r'/(\d{2})$', add_full_year, regex=True)

3. 结果验证 #

执行后，所有符合规则的两位数年份都会被转为四位：

• 02/15/34 → 02/15/2034
• 09/15/14 → 09/15/2014
• 已经是四位年份的12/30/2099保持不变
• 不含日期的字符串（如GRA/B、SOCBBA 0 MAX）完全不受影响

进阶：更严格的日期匹配 #

如果你的数据里存在字符串末尾/xx不是年份的情况，可以进一步缩小匹配范围，只针对MM/DD/YY格式的日期：

(\d{2}/\d{2})/(\d{2})$

对应的替换函数调整为：

def add_full_year(match):
    return f'{match.group(1)}/20{match.group(2)}'

这样只会匹配标准的月/日/两位年格式，避免误替换其他无关内容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anarchy