大家好，我是皮皮。
一、前言
前几天在Python最强王者交流群【Chloe】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。
原始数据如下：
代码语言：javascript复制df = pd.DataFrame({
'text_code': ['t0001.','t0002','t0003', 't0004'],
'text_lang': ['She livedd a long life.', 'How oold is your father?', 'What is tthe problem?','TThhis desk is used by Tom.']
})
df
预期的结果如下图所示：
二、实现过程
这里【月神】给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示：
代码语言：javascript复制import pandas as pd
import re
df = pd.DataFrame({
'text_code': ['t0001.','t0002','t0003', 't0004'],
'text_lang': ['She livedd a long life.', 'How oold is your father?', 'What is tthe problem?','TThhis desk is used by Tom.']
})
df["nonalpha"] = df["text_lang"].map(lambda x: re.sub(r'(w)1 ', r'1', x))
print(df)
运行之后，结果就是想要的了。
正则表达式，yyds！
关于正则的资料还是很多的，欢迎大家一起进群学习交流。
三、总结
大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
最后感谢粉丝【Chloe】提问，感谢【月神】给出的思路和代码解析，感谢【瑜亮老师】、【dcpeng】等人参与学习交流。
