如何在Pandas DataFrame某列的数字与字符间添加空格

可以通过正则表达式配合Pandas的字符串替换方法实现需求，核心思路是精准匹配字母与数字的分界位置，然后插入空格。

具体实现代码 #

import pandas as pd

data = {'first_column':  ['first_value', 'second_value', 'third_value'],
        'second_column': ['first_value', 'second_value', 'third_value'],
         'third_column':['AA6589', 'GG6589', 'BXV6589'],
        'fourth_column':['first_value', 'second_value', 'third_value'],
        }

df = pd.DataFrame(data)

# 对third_column做处理：在字母和数字的分界处插入空格
df['third_column'] = df['third_column'].str.replace(r'([A-Za-z])(\d)', r'\1 \2', regex=True)

print(df)

代码说明 #

• str.replace(r'([A-Za-z])(\d)', r'\1 \2', regex=True)：
  • 正则([A-Za-z])(\d)会捕获任意单个字母，以及紧随其后的单个数字，用括号将两者分成独立分组；
  • 替换规则r'\1 \2'是把第一个分组（字母）、空格、第二个分组（数字）拼接，从而完成分隔。

执行后third_column的内容会变为：['AA 6589', 'GG 6589', 'BXV 6589']，其余列保持原样。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yoopiyo