您可以尝试str.extract
使用正则表达式的方法:
data = ["1. stock1 (1991)",
"3. stock13 (1993)",
"5. stock19 (1999)",
"89. stock105 (2001)"]
s = pd.Series(data)
s.str.extract("(?P<sno>\d+)\.\s(?P<sdata>\w+)\s\((?P<year>\d+)\)", expand=True)
# sno sdata year
#0 1 stock1 1991
#1 3 stock13 1993
#2 5 stock19 1999
#3 89 stock105 2001
分解正则表达式,(?P<sno>\d+)\.\s(?P<sdata>\w+)\s\((?P<year>\d+)\)
可以简化为(\d+)\.\s(\w+)\s\((\d+)\)
不命名捕获的组(使用 完成?P<name>
);(\d+)
,(\w+)
并分别(\d+)
捕获s.no、stockname和year。
或者您可能只想在空白处拆分,然后根据您的真实数据的外观清理列:
(s.str.split(" ", expand=True)
# strip period and parenthesis
.apply(lambda col: col.str.strip(".()"))
# rename columns
.rename(columns={0: "s.no", 1: "sdata", 2: "year"}))
# s.no sdata year
#0 1 stock1 1991
#1 3 stock13 1993
#2 5 stock19 1999
#3 89 stock105 2001