Obtuve este marco de datos:
| Tipo | Cuerda | ext_id | int_id |
|---|---|---|---|
| 1 | UKidBC | 2393 | 2820 |
| 1 | UKidBC | 4816 | 1068 |
| 0 | UKidBC | 4166 | 3625 |
| 0 | UKidBC | 2803 | 1006 |
| 1 | UKidBC | 1189 | 2697 |
Para cada valor en la columna String, necesito reemplazar la subcadena 'id' (UK id BC) de acuerdo con la siguiente regla:
Si df['Type'] = 1 , reemplace la subcadena 'id' con el valor df['int_id'] correspondiente; de lo contrario, reemplace la subcadena 'id' con el valor df['ext_id'] correspondiente.
Traté de usar esa línea:
new_df.apply(lambda x: x['string'].replace(pat=['id'], repl=x['int_id']) if x['Type'] == 1 else x['string'].replace(pat=['id'],repl=x['ext_id']),axis=1)Sigue recibiendo este error:
str.replace() takes no keyword arguments¿Qué estoy haciendo mal aquí?
En lugar de apply , podríamos usar str.split + np.where para reemplazar valores según el valor de "Tipo":
tmp = df['String'].str.split('id', expand=True) df['String'] = tmp[0] + np.where(df['Type'].astype(bool), df['int_id'].astype(str), df['ext_id'].astype(str)) + tmp[1]Producción:
Type String ext_id int_id 0 1 UK2820BC 2393 2820 1 1 UK1068BC 4816 1068 2 0 UK4166BC 4166 3625 3 0 UK2803BC 2803 1006 4 1 UK2697BC 1189 2697Suponiendo que su cadena sea fija, use numpy.where y la concatenación de cadenas vectoriales:
df['String'] = df['String'].str[:2] + np.where(df['Type'].eq(1), df['int_id'], df['ext_id']) + df['String'].str[4:]Use la misma idea que la suya ( apply() , replace() ), solo modifique un poco sobre el uso de replace() .
new_df["String"] = new_df.apply( lambda row: row["String"].replace("id", row["int_id"]) if row["type"] == 1 else row["String"].replace("id", row["ext_id"]), axis=1 )producción:
Type String ext_id int_id 0 1 UK2820BC 2393 2820 1 1 UK1068BC 4816 1068 2 0 UK4166BC 4166 3625 3 0 UK2803BC 2803 1006 4 1 UK2697BC 1189 2697