擅长:python、mysql、java
<p>使用<a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.replace.html" rel="nofollow noreferrer">^{<cd1>}</a>和<code>regex</code>模式:</p>
<pre><code>import re
pat = re.compile(r'^r|(?<=,)[r]')
df['keywords'] = df.keywords.str.replace(pat,'')
</code></pre>
<p>或:</p>
<pre><code>df['keywords'] = df.keywords.str.replace(r'^r|(?<=,)[r]','')
</code></pre>
<hr/>
<pre><code>print(df)
a name keywords
0 1 ramesh rahul,apple
1 2 venkat temple
2 3 rajesh cake,phone,maths
3 4 lamda con
4 5 feast camera,tab
</code></pre>
<p><strong>正则表达式解释:</strong></p>
<ol>
<li><code>^r</code>检查字符串开头是否有<code>r</code>。你知道吗</li>
<li><code>(?<=,)[r]</code>检查每个<code>,</code>之后是否有<code>r</code></li>
</ol>
<p>由<a href="https://stackoverflow.com/a/53206949/8320861">^{<cd8>}</a>实现的列表理解方法比<code>str.replace</code>更快,而如果您有null/NaN值,那么<code>str.replace</code>可以处理那些没有拥挤的列表。你知道吗</p>