如何在pandas中使用条件格式？

Question

我有以下建议：

Invoice number
.5
.3
02

我想替换“.”，因为捕捉不正确。此操作成功，代码如下：

df['Invoice number'] = df['Invoice number'].astype(str).str.replace(r"[^a-zA-Z0-9\$?!]", '')

但是，数字前面放置了一个0，从而产生以下df：

Invoice number
05
03
02

我试过以下方法

for i, row in df.iterrows():
    if str(i).startswith('.'):  
        df.loc[i, 'KvK'] = df['KvK'].astype(str).str.replace(r"[^a-zA-Z0-9\$]", '')
        df.loc[i,'Factuurnummer'] = df['Factuurnummer'].astype(str).str.replace(r"[^a-zA-Z0-9\$]", '')

然而，这是行不通的。什么也没发生

我想要以下输出：

invoice # 
5
3
02

Answer 1

您可以使用由series.str.startswith和series.mask或np.where创建的掩码执行此操作：

s = df['Invoice number']
s.mask(s.str.startswith('.'),s.str.replace(".",""))

或者，如果您喜欢使用regex模式，也可以使用：

df['Invoice number'].str.replace(r'^\.', '')

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0     5
1     3
2    02
Name: Invoice number, dtype: object