Python 如何使用正则表达式和条件

我试图用regex替换pandas列数据帧中的某些值，但我想基于另一列中的值应用regex

一个基本的例子

index  col1  col2
1      yes   foobar
2      yes   foo
3      no    foobar

使用以下工具

df.loc[df['col1'] == 'yes', 'col2'].replace({r'(fo)o(?!bar)' :r'\1'}, inplace=True, regex=True)

我期待以下结果

index  col1  col2
1      yes   foobar
2      yes   fo
3      no    foobar

但它似乎不起作用？它不会抛出任何错误或带有复制警告的设置，它只是什么也不做。是否有其他方法可以做到这一点？

对于“避免指定回”和“删除就地”=True：

使用np.where：

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谢谢你，杰兹，一如既往。当允许meIs有任何理由使用DataFrame.replace方法@Nordle时，将接受？似乎df['col2']=df.col2[df.col1=='yes'].str.replace'foo？！bar'，r'\1'适合你在这里的用途…@JonClements两个Jon有什么区别？但是没有，我使用df没有什么特别的原因。replace@Nordlereplace可以用于用正则表达式一次替换多个列，或者使用映射将一个值转换为另一个值。。。如果您只是在单个列中替换字符串，那么最好像上面那样使用Series.str.replace。。。jezrael可能会就此发表意见，但df.replace在这里是一把敲开螺母的大锤……应该正确地按照df.replace{'col2'：'foo？！bar'，r'\1'，regex=True来写，也许可以阅读这两个文档并注意差异。

mask = df['col1'] == 'yes'
df.loc[mask, 'col2'] = df.loc[mask, 'col2'].replace({r'(fo)o(?!bar)' :r'\1'}, regex=True)

print (df)
  col1    col2
1  yes  foobar
2  yes      fo
3   no  foobar

df.assign(
    col2=np.where(df.col1.eq('yes'), df.col2.str.replace(r'(fo)o(?!bar)', r'\1'), df.col2)
)

  col1    col2
1  yes  foobar
2  yes      fo
3   no  foobar