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我有一个数据框
df = pd.DataFrame({'col1': [1,2,1,2], 'col2': ['aa bb cc', 'ee-ff-gg', 'hh ii kk', 'll-mm-nn']})
我想要:
理想情况下,代码如下所示:
subdf=df.loc[df['col1']==1]
#list of columns to use
col_list=['col20', 'col21', 'col22']
#append to dataframe new columns from split function
subdf[col_list]=(subdf.col2.str.split(' ', 2, expand=True)
但这并没有奏效。
我尝试过使用合并和加入,但是:
我也尝试过:
#subset dataframes
subdf=df.loc[df['col1']==1]
subdf2=df.loc[df['col1']==2]
#trying the join method, only works if columns aren't already present
subdf.join(subdf.col2.str.split(' ', 2, expand=True).rename(columns={0:'col20', 1:'col21', 2: 'col22'}))
#merge doesn't work if columns aren't present
subdf2=subdf2.merge(subdf2.col2.str.split('-', 2, expand=True).rename(columns={0:'col20', 1:'col21', 2: 'col22'}))
subdf2
运行时的错误消息:
subdf2=subdf2.merge(subdf2.col2.str.split('-', 2, expand=True).rename(columns={0:'col20', 1:'col21', 2: 'col22'})
MergeError: No common columns to perform merge on. Merge options: left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False
我原来的 col1 实际上是我用来从某些字符串中提取 col2 的正则表达式组合。
#the combination I used to extract the col2
combinations= ['(\d+)[-](\d+)[-](\d+)[-](\d+)', '(\d+)[-](\d+)[-](\d+)'... ]
这是原始数据框
col1 col2
(\d+)[-](\d+)[-](\d+)[-](\d+) 350-300-50-10
(\d+)[-](\d+)[-](\w+)(\d+) 150-180-G31
然后我创建了一个字典,将每个组合连接到 col2 的分割值所代表的内容:
filtermap={'(\d+)[-](\d+)[-](\w+)(\d+)': 'thickness temperature sample', '(\d+)[-](\d+)[-](\d+)[-](\d+)': 'thickness temperature width height' }
使用这个过滤器我想要:
col1 col2 thickness temperature width length sample
(\d+)[-](\d+)[-](\d+)[-](\d+) 350-300-50-10 350 300 50 10
(\d+)[-](\d+)[-](\w+)(\d+) 150-180-G31 150 180 G31
既然您提到了正则表达式,也许您知道直接执行此操作的方法?
在输入中有这样的字符串:
'this is the first example string 350-300-50-10 ',
'this is the second example string 150-180-G31'
格式为:
数字-数字-数字-数字(350-300-50-10)中包含以下有序信息:厚度(350)-温度(300)-宽度(50)-长度(10)
数字-数字-字母数字 (150-180-G31 ) 中包含以下有序信息:厚度-温度-样本
期望的输出:
col2, thickness, temperature, width, length, sample
350-300-50-10 350 300 50 10 None
150-180-G31 150 180 None None G31
我用过例如:
re.search('(\d+)[-](\d+)[-](\d+)[-](\d+)'))
查找字符串中的 col2
最佳答案
您可以使用np.where
来简化这个问题。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'col1': [1,2,1,2],
'col2': ['aa bb cc', 'ee-ff-gg', 'hh ii kk', 'll-mm-nn']
})
temp = np.where(df['col1'] == 1, #a boolean array/series indicating where the values are equal to 1.
df['col2'].str.split(' '), #Use the output of this if True
df['col2'].str.split('-') #Else use this.
)
temp_df = pd.DataFrame(temp.tolist()) #create a new dataframe with the columns we need
#Output:
0 1 2
0 aa bb cc
1 ee ff gg
2 hh ii kk
3 ll mm nn
现在只需将结果赋回原始 df 即可。您可以使用 concat 或 join,但简单的赋值也足够了。
df[[f'col2_{i}' for i in temp_df.columns]] = temp_df
print(df)
col1 col2 col2_0 col2_1 col2_2
0 1 aa bb cc aa bb cc
1 2 ee-ff-gg ee ff gg
2 1 hh ii kk hh ii kk
3 2 ll-mm-nn ll mm nn
<小时/>
编辑:解决两个以上的条件分割
如果您需要两个以上的条件,np.where
仅设计用于二元选择。您可以选择“自定义”方法,该方法可在此处处理任意数量的拆分。
splits = [ ' ', '-', '---']
all_splits = pd.DataFrame({s:df['col2'].str.split(s).values for s in splits})
#Output:
- ---
0 [aa, bb, cc] [aa bb cc] [aa bb cc]
1 [ee-ff-gg] [ee, ff, gg] [ee-ff-gg]
2 [hh, ii, kk] [hh ii kk] [hh ii kk]
3 [ll-mm-nn] [ll, mm, nn] [ll-mm-nn]
首先,我们在所有拆分上拆分df['col2']
,而不进行扩展。现在,问题只是根据df['col1']
list
我们可以使用 numpy 的高级索引来实现此目的。
temp = all_splits.values[np.arange(len(df)), df['col1']-1]
此后,步骤应与上面相同,从创建 temp_df
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