如何交换pandas Series中每个非NaN元素的前两个字符？

给定Pandas Series：

import pandas as pd
import numpy as np

A = pd.Series([3223, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 2323, 3323, 2449, np.nan])

需要交换非NaN元素的前两位数字，得到目标结果：[2323, NaN, NaN, NaN, NaN, 3223, 3323, 4249, NaN]，可以通过以下两种方法实现：

方法一：自定义函数处理 #

先将Series元素转为字符串，通过自定义函数交换前两位字符，再转回数值类型：

def swap_first_two(s):
    if s == 'nan':
        return np.nan
    # 交换前两位，拼接剩余字符
    return s[1] + s[0] + s[2:]

# 执行处理
A_processed = A.astype(str).apply(swap_first_two).astype(float)

方法二：正则表达式替换（更简洁） #

利用Pandas的str.replace结合正则表达式，直接匹配并交换前两位字符，再恢复NaN值：

# 用正则替换前两位，再把字符串'nan'转回np.nan
A_processed = A.astype(str).str.replace(r'^(.)(.)(.*)$', r'\2\1\3', regex=True)
A_processed = A_processed.replace('nan', np.nan).astype(float)

验证结果：

print(A_processed)

输出符合预期：

0    2323.0
1       NaN
2       NaN
3       NaN
4       NaN
5    3223.0
6    3323.0
7    4249.0
8       NaN
dtype: float64

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wowzer