如何用Python转换序数词为英文单词？Pandas地址列转换方案问询

嘿，我来帮你搞定这个序数词转换的问题！

核心思路 #

其实Python标准库没有直接把"1st"这类序数词字符串转成英文单词的函数，但我们可以结合num2words和正则表达式来实现，而且能轻松应用到Pandas DataFrame的列上。

步骤1：准备依赖 #

首先确保你已经安装了需要的库：

pip install num2words pandas

步骤2：定义转换函数 #

我们先写一个函数，用来处理单个序数词字符串（比如"1st"）：

from num2words import num2words
import re

def ordinal_str_to_word(ordinal_str):
    # 提取字符串里的数字部分
    num = int(re.search(r'\d+', ordinal_str).group())
    # 转成序数词单词
    return num2words(num, to='ordinal')

步骤3：批量处理DataFrame列 #

接下来用Pandas的str.replace方法，配合正则表达式匹配所有序数词模式，然后应用上面的函数：

import pandas as pd

# 你的示例DataFrame
data = {
    'Address': [
        '2 fairgreen lane bolton callan',
        '2 leix rd cabra dublin 7',
        '7 sraid na mara 1st sea rd strandhill rd'
    ]
}
newdf = pd.DataFrame(data)

# 正则匹配序数词模式：数字+st/nd/rd/th
pattern = r'\d+(st|nd|rd|th)'
newdf['Address'] = newdf['Address'].str.replace(pattern, lambda x: ordinal_str_to_word(x.group()), regex=True)

# 查看结果
print(newdf)

运行后输出会是：

Address
0        2 fairgreen lane bolton callan
1             2 leix rd cabra dublin 7
2  7 sraid na mara first sea rd strandhill rd

补充说明 #

• 正则表达式\d+(st|nd|rd|th)能匹配所有常见的序数词格式（比如1st、2nd、3rd、4th、10th、11th等）
• 如果你的地址里有大写的序数词（比如"1ST"），可以在函数里加个.lower()处理，或者调整正则为\d+(ST|ND|RD|TH|st|nd|rd|th)来匹配大小写
• num2words支持很多语言，但默认是英文，刚好符合你的需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CuriousQuest