Python pandas 在数据框中拆分文本和数字

Question

我有一个数据框 df1，第一列的列名称为 Acc Number，数据如下所示:

Acc Number
ASC100.1
MJT122
ASC120.4
XTY111

我需要制作一个新的数据框 df2，它有两列，第一列是文本部分，第二列是数字，所以所需的输出是:

Text    Number 
ASC     100.1
MJT     122
ASC     100.4
XTY     111

我该怎么做？

谢谢!

Answer 1

你可以这样做:

import pandas as pd

data = ['ASC100.1',
'MJT122',
'ASC120.4',
'XTY111']

df = pd.DataFrame(data=data, columns=['col'])

result = df.col.str.extract('([a-zA-Z]+)([^a-zA-Z]+)', expand=True)
result.columns = ['Text', 'Number']
print(result)

输出

  Text Number
0  ASC  100.1
1  MJT    122
2  ASC  120.4
3  XTY    111

图案 ([a-zA-Z]+)([^a-zA-Z]+)表示匹配一组字母:([a-zA-Z]+)后跟一组非字母:([^a-zA-Z]+) .更安全的替代方法是使用以下正则表达式:([a-zA-Z]+)(\d+\.?\d+)假设数字最多只能有一个点。

进一步

1. 关于 regex 的文档在 Python 中。
2. 关于 extract 的文档.