Python 根据正则表达式匹配替换字符串中的字符？

我想替换pandas中字符串中的一些字符（基于与整个字符串的匹配），同时保留字符串的其余部分不变

例如，如果破折号不在数字字符串的开头，请将数字字符串中的破折号替换为小数：

“26.15971”->“26.15971”

“1030899”->“1030899”

“26-404700”->“26.404700”

'-26-403268'->'-26.403268'

代码：

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您可以尝试将regex替换为lookarounds：

df["col1"] = df["col1"].str.replace("(?<=\d)-(?=\d)", ".")

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很不错的！因此，我认为正向前瞻不能像

（？@Mark_Anderson）那样是可变宽度的。事实上，你可以使用可变宽度的正向前瞻，因此这也是合理的：
（？同意，但有没有办法在前瞻中获得灵活性？我仍然非常喜欢这个解决方案，但不知道是否有办法获得完全的灵活性（如果lookbehind不能灵活，可能会得到3个捕获组
（\d{2,3}）（？P-）（\d{4,8}）
，并且只交换具有hypen的中间捕获组？）@Mark_Anderson我不知道你为什么认为你需要这个，但我还是更新了我的答案。我认为，在这里，只要断言破折号两边都有一个数字就可以了。这只是一个一般原则。更灵活更好。主要是为了防止有类似问题的人出现在这篇帖子上。
df["col1"] = df["col1"].str.replace("(?<=\d)-(?=\d)", ".")

df["col1"] = df["col1"].str.replace("(\d{2,3})-(\d{4,8})", "\\1.\\2")