pandas使用str.title()转换大小写时如何排除指定全大写缩略词？

首先定义需要保留全大写的缩略词列表，利用正则的单词边界匹配规则实现精准替换，可同时覆盖缩略词单独出现、和其他词组合出现的场景，也不会误改包含相同字母序列的其他单词。

具体操作逻辑如下：

1. 先对整列执行原本的title()大小写转换，完成普通词汇的格式调整
2. 遍历自定义的缩略词列表，将所有作为独立单词存在、被错误转换为首字母大写的缩略词，替换回原本的全大写格式

示例代码：

# 定义需要保留全大写的缩略词列表，可根据需求自行增删
acronyms = ["SAP", "HANA", "FOX", "INC"]

# 第一步：执行通用title格式转换
df['Stock'] = df['Stock'].str.title()

# 第二步：遍历修正缩略词格式，\b为正则单词边界标识符，避免匹配到单词内部的相同字符
for acro in acronyms:
    target_pattern = rf'\b{acro.title()}\b'
    df['Stock'] = df['Stock'].str.replace(target_pattern, acro, regex=True)

效果验证：

• 原内容SAP HANA → 经过title转换为Sap Hana → 修正后为SAP HANA
• 原内容FOX CORPORATION → 经过title转换为Fox Corporation → 修正后为FOX Corporation
• 原内容APPLE INC → 经过title转换为Apple Inc → 修正后为Apple INC
• 原内容Sapori Trattoria → 经过title转换为Sapori Trattoria → 因Sap后无单词边界不会被匹配，最终保留原格式不变

如果需要将多词组合的固定缩略词（比如SAP HANA整体作为保留项）也加入规则，直接将组合词添加到acronyms列表即可，现有逻辑无需修改。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RCarmody