基于正则表达式的另一个列值替换一个列值-Python

这是我的DataFrame的摘录

data = [
    ['Citroën Amillis', '20 Za Des Baliveaux - 77120 Amillis', '77120', 'ok'],
    ['Relat Paris 9e', 'Métro Opéra - 75009 Paris 9e', 'Paris', 'error'],
    ['Macif Avon', '49 Av Franklin Roosevelt - 77210 Avon', '77210', 'ok'],
    ['Atac La Chapelle-la-Reine', 'Za Rue De L\'avenir - 77760 La Chapelle-la-Reine', 'La', 'error'],
    ['Société Générale La Ferté-Gaucher', '42 Rue De Paris - 77320 La Ferté-Gaucher', 'La', 'error']
]

df = pd.DataFrame(data, columns=['nom_magasin', 'adresse', 'code_postal', 'is_code_postal'])

df

如您所见，我的数据框中存在错误。对于某些地址，尤其是在组成城市名称时（例如：“ La Chapelle-la-Reine”），“ code_postal”列是错误的。

我要执行的操作如下：如果“ is_code_postal”列为“错误”，则将“ code_postal”替换为出现在“ adresse”列中的邮政编码正则表达式。

我找不到解决方案。为此，我已经尝试过了df['is_code_postal'] = np.where(df.code_postal.str.match('^[a-zA-z]'), 'error', 'ok')。起初，我正在考虑在同一功能内进行所有更改。但是我想念一些东西。

重要的是我的数据帧有点重（超过25万行），所以我想寻求一个有效的解决方案。

你们有什么主意吗？