python - 匹配 Pandas 中字符和数字的混合

Question

我需要从 pandas df 中提取子字符串，并将它们放入一个新列中。我的字符串看起来像:

hj_yu_fb824_as22
jk_yu_fb638

我需要提取:

 fb824
 fb638

此外，它们的子字符串可以位于数据框的两个独立列中(尽管只出现一次)，因为 df 看起来像:

col1                col2
mf_lp_gn817_ml46    d_nb_05340.gif 
desktop_300x250_mf  mf_lp_fb824_ml46.html 
desktop_300x250_mf  dd_lp_ig805.html 
desktop_728x90_mf   mf_lp_fb824_ml46.html 

我想得到这样的东西:

col1                col2                     col3
mf_lp_gn817_ml46    d_nb_05340.gif           gn817
desktop_300x250_mf  mf_lp_fb824_ml46.html    fb824
desktop_300x250_mf  dd_lp_ig805.html         ig805
desktop_728x90_mf   mf_lp_fb824_ml46.html    fb824

所以子字符串看起来像:

1) 两个小写字母开头，后接3位数字2) 在两个 '' 之间或只有一个 '' 之间，或在 '_' 和 '.' 之间别的东西

我想到了:

 \_([^()]*)\_

但它只匹配“_”之间的任何内容，而不管上面描述的模式如何。

此外，将正则表达式应用于 pandas 数据框的效率如何？

这是可重现的数据框:

df = DataFrame({'col1': {0: 'mf_lp_gn817_ml46',
 1: 'desktop_300x250_mf',
 2: 'desktop_300x250_mf',
 3: 'desktop_728x90_mf'},
 'col2': {0: 'd_nb_05340.gif ',
 1: 'mf_lp_fb824_ml46.html ',
 2: 'dd_lp_ig805.html ',
 3: 'mf_lp_fb824_ml46.html '},
 'col3': {0: 'gn817', 1: 'fb824', 2: 'ig805', 3: 'fb824'}})

Answer 1

可能需要更多输入字符串，但对于上述字符串，您可以使用以下正则表达式:

_([a-z]{2}[0-9]{3})[_.]
# this is an underscore
# followed by exactly 2 letters and 3 digits
# followed by an underscore or a dot
# the whole match is captured to group1

对于您上面的字符串，这将是:

mf_lp_gn817_ml46    d_nb_05340.gif           -> gn817
desktop_300x250_mf  mf_lp_fb824_ml46.html    -> fb824
desktop_300x250_mf  dd_lp_ig805.html         -> ig805
desktop_728x90_mf   mf_lp_fb824_ml46.html    -> fb824

参见 a demo on regex101.com .

Python代码:

要将此应用于您的 DataFrame，请参见以下代码:

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import re

df = DataFrame({'col1': {0: 'mf_lp_gn817_ml46',
 1: 'desktop_300x250_mf',
 2: 'desktop_300x250_mf',
 3: 'desktop_728x90_mf'},
 'col2': {0: 'd_nb_05340.gif ',
 1: 'mf_lp_fb824_ml46.html ',
 2: 'dd_lp_ig805.html ',
 3: 'mf_lp_fb824_ml46.html '}})

regex = r'_([a-z]{2}[0-9]{3})[_.]'
for index, row in df.iterrows():
    for column in row.keys():
        m = re.search(regex, row[column])
        if m is not None:
            df.ix[index, 'col3'] = m.group(1)