在Pandas DataFrame中处理字符串：将元素内空格替换为下划线

我的Pandas DataFrame（df_final）的newa_1列中，索引为8395389的元素值如下：

df_final['newa_1'][8395389]
"['Y02T  10/70' 'Y02E  60/00' 'Y02T  90/16' 'Y04S  10/126' 'Y02T  10/7072' 'Y02T  90/12' 'Y02T   90/14']"

需要将每个单引号包裹的元素中任意数量的空格替换为下划线，得到如下结果：

"['Y02T_10/70' 'Y02E_60/00' 'Y02T_90/16' 'Y04S_10/126' 'Y02T_10/7072' 'Y02T_90/12' 'Y02T_90/14']"

使用正则表达式精准匹配单引号内的空格并替换，具体实现如下：

单个元素处理 #

import re

# 获取目标元素
target_val = df_final['newa_1'][8395389]
# 替换单引号内的任意数量空格为下划线
processed_val = re.sub(r"(?<=')[^']*\s+(?=[^']*')", lambda match: match.group().replace(' ', '_'), target_val)
# 写回原DataFrame
df_final.loc[8395389, 'newa_1'] = processed_val

整列批量处理 #

如果需要对整个newa_1列执行相同操作，用apply方法批量处理：

import re

df_final['newa_1'] = df_final['newa_1'].apply(
    lambda x: re.sub(r"(?<=')[^']*\s+(?=[^']*')", lambda match: match.group().replace(' ', '_'), x)
)

正则说明 #

(?<=')[^']*\s+(?=[^']*') 用于定位单引号内部的连续空格：

• (?<=')：正向预查，确保匹配内容前有单引号
• [^']*\s+：匹配非单引号字符后接至少一个空格
• (?=[^']*')：正向预查，确保匹配内容后有单引号

这样就能只替换每个单引号包裹元素里的空格，不会改动元素之间的分隔空格。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lusian