Python 3.x 确定字符串中的字母数字模式

下面是有关df简化版本的脚本：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({ 
               'reg': ['AAA123', '456BBB','C7C8C9','DDDEEE01010']
                 })
df

    reg
0   AAA123
1   456BBB
2   C7C8C9
3   DDDEEE01010

我想创建一个列，表示每个reg值的字母数字模式，每个字母用

'L'

，每个数字用

'N'

请注意，reg的长度可能不同，并且具有随机数以及字母和数字的顺序

预期产出：

    reg          pattern
0   AAA123       LLLNNN
1   456BBB       NNNLLL
2   C7C8C9       LNLNLN
3   DDDEEE01010  LLLLLLNNNNN

---

非常感谢您的帮助。

使用

str.replace

我们可以尝试：

data["pattern"] = data["reg"].str.replace(r'[A-Z]', 'L')
                             .str.replace(r'[0-9]', 'N')

---

使用

str.replace

我们可以尝试：

data["pattern"] = data["reg"].str.replace(r'[A-Z]', 'L')
                             .str.replace(r'[0-9]', 'N')

---

您可以使用

replace

与

regex

选项：

df['pattern'] = df.reg.replace({'[a-zA-Z]':'L', '\d':'N'}, regex=True)

或者，如果您确定字符串只包含字母数字字符，则可以使用

\D

表示字母：

    df['pattern'] = df.reg.replace({'\D':'L', '\d':'N'}, regex=True)

输出：

           reg      pattern
0       AAA123       LLLNNN
1       456BBB       NNNLLL
2       C7C8C9       LNLNLN
3  DDDEEE01010  LLLLLLNNNNN

---

您可以使用

replace

与

regex

选项：

df['pattern'] = df.reg.replace({'[a-zA-Z]':'L', '\d':'N'}, regex=True)

或者，如果您确定字符串只包含字母数字字符，则可以使用

\D

表示字母：

    df['pattern'] = df.reg.replace({'\D':'L', '\d':'N'}, regex=True)

输出：

           reg      pattern
0       AAA123       LLLNNN
1       456BBB       NNNLLL
2       C7C8C9       LNLNLN
3  DDDEEE01010  LLLLLLNNNNN

---

@TimBiegeleisen它是

.replace

，而不是

.str.replace

.replace

允许传递字典。@TimBiegeleisen它是

.replace

，而不是

.str.replace

.replace

允许传递字典。