Python 如何反转数据帧中的字符串？

我的数据框就像

ID   col1
1    Michael Owen
2    Stephen Curry
3    Messi, Lionel
4    James, LeBron

我试图颠倒那些被

，“

分割的名字的顺序

我的密码是

df['col1']=df.col1.str.split（）.apply（lambda x:'，'.join（x[：：-1]）

但它会反转所有行，即使名称被

“

拆分

ID   col1
1    Owen, Michael
2    Curry, Stephen
3    Lionel, Messi
4    LeBron, James

然后我试着

df.loc[df['col1'].str.contains（“，”）.split（“col1”）].apply（lambda x:“，”.join（x[：：-1]）

这给了我一个错误

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'

我怎样才能解决这个问题

这给了我一个错误

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'

这是因为

str.contains（“，”）

返回一个布尔序列，并且它没有方法

split

无论如何，试试看

df.col1.str.split(',').str[1] + ',' + df.col1.str.split(',').str[0]

---

修复代码

np.where

df['col1']=np.where(df.col1.str.contains(','),df.col1.str.split(', ').apply(lambda x: ', '.join(x[::-1])),df.col1)

使用：

---

---

如果要删除“

”，“

df['col1']=( df.col1.str.split()
              .apply(lambda x: ', '.join(x[::-1]).rstrip(','))
              .where(df['col1'].str.contains(','),df['col1']) 
              .str.replace(',','') )

---

---

只需在

split（）

中加一个逗号，如下所示：

df['col1'] = df.col1.str.split(',').apply(lambda x: ', '.join(x[::-1]))

如果要反转并删除“，”，请将其从

join

方法中删除

df['col1'] = df.col1.str.split(',').apply(lambda x: ' '.join(x[::-1]))

---

我选择不使用逗号来表示最终值。如果需要逗号，请将

join

字符串从

'

更改为

，'

。我添加这些答案是因为：

当

str[：：-1]

执行作业时，无需使用

apply

来反转列表

在逗号上拆分时，无需使用

apply

或任何其他技巧，“将以任何方式生成一个列表，而反转一个元素列表就是同一个列表。这意味着我的方法可以安全地在没有逗号的名称上运行。我不需要if/then构造

我用两种不同的方式处理潜在空间。

用正则表达式

带

str.strip

---

正则表达式和熊猫.Series.str。。。 。。。被锁了3次

#                          regex expression  
#                          split on comma
#                          followed by zero
#                          or more spaces
#                               /--\
df['col1'] = df.col1.str.split(',\s*').str[::-1].str.join(' ')

df

   ID           col1
0   1   Michael Owen
1   2  Stephen Curry
2   3   Lionel Messi
3   4   LeBron James

---

理解和

str.strip

可能重复的

df['col1'] = df.col1.str.split(',').apply(lambda x: ' '.join(x[::-1]))

#                          regex expression  
#                          split on comma
#                          followed by zero
#                          or more spaces
#                               /--\
df['col1'] = df.col1.str.split(',\s*').str[::-1].str.join(' ')

df

   ID           col1
0   1   Michael Owen
1   2  Stephen Curry
2   3   Lionel Messi
3   4   LeBron James

df['col1'] = [' '.join([*map(str.strip, x.split(','))][::-1]) for x in df.col1]

df

   ID           col1
0   1   Michael Owen
1   2  Stephen Curry
2   3   Lionel Messi
3   4   LeBron James