在pandas dataframe python中，对循环中的每个迭代使用不同的regex

在pandas dataframe中，可以使用apply方法结合lambda函数来对循环中的每个迭代使用不同的regex。

首先，需要导入pandas库并创建一个dataframe对象。假设我们有一个名为df的dataframe，其中包含一个名为column的列，我们想要对每个元素应用不同的正则表达式。

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'column': ['abc123', 'def456', 'ghi789']})

# 定义一个包含不同正则表达式的字典
regex_dict = {'abc': r'\d+', 'def': r'\w+', 'ghi': r'\D+'}

# 使用apply方法和lambda函数对每个迭代应用不同的regex
df['column'] = df['column'].apply(lambda x: x if pd.isnull(x) else 
                                  next((v for k, v in regex_dict.items() if k in x), None))

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  column
0  \d+
1  \w+
2  \D+

在上述代码中，我们首先创建了一个包含不同正则表达式的字典regex_dict。然后，我们使用apply方法和lambda函数对dataframe的'column'列中的每个元素进行迭代。lambda函数首先检查元素是否为空，如果为空则保持不变。否则，它会在regex_dict中查找匹配元素中包含的关键字，并返回相应的正则表达式。如果没有找到匹配的关键字，则返回None。

这样，我们就可以在pandas dataframe中对循环中的每个迭代使用不同的regex。