如何使用Pandas匹配正则表达式模式并将其替换为匹配组？

Pandas是一个强大的数据分析工具，可以用于处理和分析结构化数据。它提供了许多功能，包括使用正则表达式模式匹配和替换数据。

要使用Pandas匹配正则表达式模式并将其替换为匹配组，可以使用str.replace()方法。该方法可以在Series或DataFrame的字符串列上执行替换操作。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Pandas匹配正则表达式模式并将其替换为匹配组：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Mike Johnson'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Email': ['john.doe@example.com', 'jane.smith@example.com', 'mike.johnson@example.com']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式模式匹配和替换数据
df['Email'] = df['Email'].str.replace(r'(\w+)\.(\w+)@', r'\2.\1@')

# 打印替换后的DataFrame
print(df)

在上面的示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和电子邮件的DataFrame。然后，我们使用正则表达式模式(\w+)\.(\w+)@匹配电子邮件中的名字和姓氏，并使用\2.\1@将它们替换为姓氏和名字的反转。

输出结果如下：

           Name  Age                 Email
0     John Doe   25   doe.john@example.com
1  Jane Smith   30  smith.jane@example.com
2  Mike Johnson  35  johnson.mike@example.com

这样，我们成功地使用Pandas匹配正则表达式模式并将其替换为匹配组。

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