使用带有apply函数的pd.Dataframe.replace作为替换值

Question

我有几个数据框在某些列中混合了这种ASP.NET格式的日期“/ Date（1239018869048）/”。我已经想出如何将它解析为python的给定列的日期时间格式。但是，我想将此逻辑放入一个函数中，以便我可以将任何数据帧传递给它，并使用pd.Dataframe.replace替换它找到的匹配正则表达式的所有日期。

就像是：

def pretty_dates():
    #Messy logic here

df.replace(to_replace=r'\/Date(d+)', value=pretty_dates(df), regex=True)

问题在于，传递给pretty_dates的df是整个数据帧，而不仅仅是需要替换的单元格。

所以我想弄清楚的概念是，如果有一种方法，当使用df.replace时应该替换的值可以是函数而不是静态值。

非常感谢你提前

编辑为了尝试添加一些清晰度，我在数据框中有许多列，超过一百个包含此日期格式的列。我不想列出每个有日期的列。有没有办法在我的数据集中的所有列中应用清除我的日期的函数？所以我不想清理1列，而是清理数据帧的所有数百列。

Answer 1

我确信你可以使用正则表达式一步完成，但这里是如何立即将它应用于整个列：

df = pd.Series(['/Date(1239018869048)/',
                '/Date(1239018869048)/'],dtype=str)

df = df.str.replace('\/Date\(', '')
df = df.str.replace('\)\/', '')
print(df)

    0    1239018869048
    1    1239018869048
    dtype: object

Answer 2

据我所知，您需要将自定义函数应用于指定列中的选定单元格。希望，以下示例可以帮助您：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': ['one', 'two', 'three']})
selection = df.x.str.contains('t', regex=True) # put your regexp here
df.loc[selection, 'x'] = df.loc[selection, 'x'].map(lambda x: x+x) # do some logic instead

您可以在循环中将此过程应用于df的所有列：

for col in df.columns:
    selection = df.loc[:, col].str.contains('t', regex=True) # put your regexp here
    df.loc[selection, col] = df.loc[selection, col].map(lambda x: x+x) # do some logic instead