如何在Pandas DataFrame中按行通过正则匹配替换字符串指定部分

解决方法 #

你可以直接通过简单的字符串判断+替换实现需求，有两种常用写法：

写法1：apply实现（适合小数据量）

df['final result'] = df['final result'].apply(lambda x: x if x == '|Other' else x.replace('|Other', ''))

写法2：向量化操作（适合大数据量，性能更高）

# 先筛选出值不等于|Other的行，只对这些行做替换
mask = df['final result'] != '|Other'
df.loc[mask, 'final result'] = df.loc[mask, 'final result'].str.replace(r'\|Other', '', regex=True)

原代码不生效的原因 #

1. 你直接对df['final result']这个单列Series调用apply时，lambda接收的参数x就是每个单元格的字符串本身，不需要再写x['final result']，这是混淆了Series.apply和DataFrame.apply的用法，会直接触发KeyError。
2. 原有逻辑和需求完全不符：你写的逻辑是「如果值等于|Other就替换成x，否则保留原值」，既没有做子串删除，判断规则也完全反过来了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TeoK