pandas replace函数 多个正则表达式拆分替换

你可以使用 `pandas.Series.str.replace()` 方法替换多个正则表达式。首先，你需要将多个正则表达式拆分为单个的正则表达式，然后使用 `|` 运算符将它们组合起来。例如，假设你有一个包含电话号码和邮件地址的数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'text': ['Call me at 123-456-7890 or email me at john@example.com',
             'My phone number is (987) 654-3210 and my email is jane@example.com']
})

现在，你想要用 `[PHONE]` 替换电话号码，用 `[EMAIL]` 替换邮件地址。你可以将这两个替换操作拆分为两个单独的正则表达式，然后将它们组合起来：

regex_email = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
regex_phone = r'\b\d{3}[-.]?\d{3}[-.]?\d{4}\b|\(\d{3}\)\s*\d{3}[-.]?\d{4}'

regex = f"{regex_email}|{regex_phone}"

然后，你可以使用 `pandas.Series.str.replace()` 方法进行替换：

df['text'] = df['text'].str.replace(regex_email, '[EMAIL]').str.replace(regex_phone, '[PHONE]')

现在，`df` 数据框中的电话号码和邮件地址已经被替换为 `[PHONE]` 和 `[EMAIL]` 了。