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我在可能包含一个键的列中有一个搜索列表：'keyword1*keyword2'尝试在单独的数据框列中找到匹配项。如何包含正则表达式通配符类型'keyword1.*keyword2' #using str.extract, extractall or findall?

Using.str.extract可以很好地匹配精确的子字符串，但我还需要它来匹配关键字之间带有通配符的子字符串。

# dataframe column or series list as keys to search for: 
dfKeys = pd.DataFrame()
dfKeys['SearchFor'] = ['this', 'Something', 'Second', 'Keyword1.*Keyword2', 'Stuff', 'One' ]

# col_next_to_SearchFor_col
dfKeys['AdjacentCol'] = ['this other string', 'SomeString Else', 'Second String Player', 'Keyword1 Keyword2', 'More String Stuff', 'One More String Example' ]

# dataframe column to search in: 
df1['Description'] = ['Something Here','Second Item 7', 'Something There', 'strng KEYWORD1 moreJARGON 06/0 010 KEYWORD2 andMORE b4END', 'Second Item 7', 'Even More Stuff']]

# I've tried:
df1['Matched'] = df1['Description'].str.extract('(%s)' % '|'.join(key['searchFor']), flags=re.IGNORECASE, expand=False)

我还尝试用“extractall”和“findall”替换上面代码中的“extract”，但它仍然没有给我我需要的结果。我希望'Keyword1*Keyword2'匹配"strng KEYWORD1 moreJARGON 06/0 010 KEYWORD2 andMORE b4END"

更新： '.*' 工作！我还尝试从“SearchFor”列中匹配键旁边的单元格中添加值，即dfKeys['AdjacentCol']。

我试过了： df1['From_AdjacentCol'] = df1['Description'].str.extract('(%s)' % '|'.join(key['searchFor']), flags=re.IGNORECASE, expand=False).map(dfKeys.set_index('SearchFor')['AdjacentCol'].to_dict()).fillna('')它适用于除带通配符的键之外的所有东西。

# expected:
  Description                                      Matched            From_AdjacentCol
0 'Something Here'                                 'Something'         'this other string'
1 'Second Item 7'                                  'Second'            'Second String Player'
2 'Something There'                                'Something'         'this other string'  
3 'strng KEYWORD1 moreJARGON 06/0 010 KEYWORD2...' 'Keyword1*Keyword2' 'Keyword1 Keyword2'
4 'Second Item 7'                                  'Second'            'Second String Player'
5 'Even More Stuff'                                'Stuff'             'More String Stuff'

对此的任何帮助都非常感谢。谢谢！

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解决方案

您已接近解决方案，只需更改*为.*. 阅读文档：

. （点。）在默认模式下，这匹配除换行符以外的任何字符。如果指定了 DOTALL 标志，则它匹配任何字符，包括换行符。

* 使生成的 RE 匹配前一个 RE 的 0 次或多次重复，尽可能多的重复。ab* 将匹配 'a'、'ab' 或 'a' 后跟任意数量的 'b'。

在正则表达式中，星号*本身没有任何意义。*它与 Unix/Windows 文件系统中通常的 glob 运算符具有不同的含义。

星号是一个量词（即greready量词），它必须与某种模式相关联（这里.匹配任何字符）才能表示某事。

MCVE

重塑你的 MCVE：

import re
import pandas as pd

keys = ['this', 'Something', 'Second', 'Keyword1.*Keyword2', 'Stuff', 'One' ]

df1 = pd.DataFrame()
df1['Description'] = ['Something Here','Second Item 7', 'Something There',
                      'strng KEYWORD1 moreJARGON 06/0 010 KEYWORD2 andMORE b4END',
                      'Second Item 7', 'Even More Stuff']


regstr = '(%s)' % '|'.join(keys)

df1['Matched'] = df1['Description'].str.extract(regstr, flags=re.IGNORECASE, expand=False)

正则表达式现在是：

(this|Something|Second|Keyword1.*Keyword2|Stuff|One)

并匹配丢失的情况：

                                         Description                                Matched
0                                     Something Here                              Something
1                                      Second Item 7                                 Second
2                                    Something There                              Something
3  strng KEYWORD1 moreJARGON 06/0 010 KEYWORD2 an...  KEYWORD1 moreJARGON 06/0 010 KEYWORD2
4                                      Second Item 7                                 Second
5                                    Even More Stuff                                  Stuff
于 2019-04-14T08:54:10.417 回答