如何根据字符匹配条件交换数据集id1与id2列的值？

用Pandas可以轻松实现这个需求，核心是借助str.contains()筛选出需要交换的行，再对列值进行互换：

1. 导入依赖并构造数据集 #

import pandas as pd

# 构造你的数据集
data = {
    'id1': ['first10', 'second3', 'first2', 'first10', 'second8'],
    'id2': ['second5', 'first19', 'second7', 'second10', 'first22'],
    'val': [10, 14, 8, 1, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

2. 筛选并交换列值 #

# 生成掩码：筛选出id1不包含"first"的行
swap_mask = ~df['id1'].str.contains('first')

# 对符合条件的行，交换id1和id2的值
df.loc[swap_mask, ['id1', 'id2']] = df.loc[swap_mask, ['id2', 'id1']].values

3. 查看结果 #

执行上述代码后，输出的DataFrame即为你期望的格式：

id1       id2  val
0  first10  second5    10
1  first19  second3    14
2   first2  second7     8
3  first10  second10    1
4  first22  second8     9

逻辑说明 #

• df['id1'].str.contains('first')逐行判断id1列是否包含"first"，返回布尔值序列
• 前缀~对布尔值取反，得到需要交换列值的行的掩码
• 通过df.loc定位到这些行的id1和id2列，将其值替换为对应行的id2和id1值，完成交换

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gh1222