Python 在Pandas中正则表达式匹配的开头添加一个字符

我有一个数据框，它有两列，

id

和

text

df = pd.DataFrame([[1, 'Hello world 28'], [2, 'Hi how are you 9'], [3, '19 Hello']], columns=['id','text'])

   id   text
    1   Hello world 28
    2   Hi how are you 9
    3   19 Hello
    

在

文本

字段中，每当有一个数字前面有空格时，我想在该数字前面添加一个

#

。我正在寻找的结果数据帧如下所示：

   id   text
    1   Hello world #28
    2   Hi how are you #9
    3   19 Hello 

我尝试了以下方法来捕获正则表达式模式，并通过以下示例在数字之前添加

#

字符：

但是，这会给出以下结果，它将整个数字替换为

#

，而不是将其添加到正则表达式匹配的开头：

   id   text
    1   Hello world #
    2   Hi how are you #
    3   19 Hello 

关于如何在正则表达式匹配之前添加

#

字符，有什么建议吗？谢谢

试试看

df['text'].replace(r"\s(\d{1,2})", r" #\1", regex=True)

---

i、 e.移动副词以包围数字部分，以捕获要反映在

\1

中的数字，并将替换字符串设置为原始

r

以避开

\1

中的斜杠（同时在

\code>前面加一个空格）
以防要保留原始空格，请使用两组：

df['text'].replace（r“（\s）（\d{1,2}）”，r“\1#\2”，regex=True）

看

解释

--------------------------------------------------------------------------------
（组和捕获到\1：
--------------------------------------------------------------------------------
\s空格（\n、\r、\t、\f和“”）
--------------------------------------------------------------------------------
)结束\1
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（分组并捕获到\2：
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\d{1,2}位（0-9）（1到2次之间）
（匹配尽可能多的金额）
--------------------------------------------------------------------------------
)结束\2
注意
df['text'].replace（r“（\s）（\d{1,2}）”，r“\1#\2”，regex=True）
将保留原始空白。
df['text'].replace(r"\s(\d{1,2})", r" #\1", regex=True)