python - 从 DataFrame 中读取逗号分隔的序列到 Python 中的字符串

Question

我有一个 DataFrame df，它有一列 [Main] 并且看起来像这样:

[Main]
Label1_Dim=    
Label1_Formula= PP    
Label2_Name= Customer 
Label2_Value= Tech Service, INC    
Label2_Dim=

我要存线Label2_Value= Tech Service, INC 在一个字符串中，更准确地说只是
Tech Service, INC 部分。

pos_customer=df[df['[Main]'] == 'Label2_Name= Customer']
pos_customer_index = pos_customer.index
customer = df.iloc[pos_customer.index[0]+1]['[Main]']

customer=customer[13:]

我的代码找到上一行，将下一行存储在一个字符串中并去除前 13 个字符，这将导致 customer = "Tech Service, INC"

但是逗号好像有问题。通常这段代码对我有用，但在带有逗号的一行中，它只是跳过它并转到 Label2_DIM= 而不是。我不知道为什么，我也尝试了 python split()-method 但我没有解决它。

希望大家帮帮我。

Answer 1

如果我理解你的问题，那么下面的内容应该适合你。

示例数据框:

>>> df
                              Main
0            Label2_Name= Customer
1  Label2_Value= Tech Service, INC

假设您只需要 = 之后的字符串，然后使用 regex 尝试使用 replace 方法，如下所示:

>>> df.Main.replace(r'.*=', '', regex=True)
0              Customer
1     Tech Service, INC
Name: Main, dtype: object

如果您想要替换特定的 (Label2_Value= Tech Service, INC) 行，则:

>>> df.Main.replace(r'^Label2_Value=', '', regex=True)
0    Label2_Name= Customer
1    Tech Service, INC      <--- here it is
Name: Main, dtype: object

没有正则表达式只是用replace:

>>> df.Main.replace('Label2_Value= Tech Service, INC', 'Tech Service, INC')
0    Label2_Name= Customer
1        Tech Service, INC
Name: Main, dtype: object