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df = pd.DataFrame({'columnA': ['apple:50-100(+)', 'peach:75-125(-)', 'banana:100-150(+)']})

正则表达式的新手......如果我想将'apple:50-100(+)'(和上面的其他示例字符串)拆分DataFrame为如下所示,那么最好的方法是什么?

期望的输出:

在此处输入图像描述

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如果您提供有关格式的更多详细信息,我可以更新正则表达式。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'columnA': ['apple:50-100(+)', 'peach:75-125(-)', 'banana:100-150(+)']})

pattern = r"(.*):(\d+)-(\d+)\(([+-])\)"

new_df = df['columnA'].str.extract(pattern)

df

             columnA
0    apple:50-100(+)
1    peach:75-125(-)
2  banana:100-150(+)

new_df

        0    1    2  3
0   apple   50  100  +
1   peach   75  125  -
2  banana  100  150  +
于 2019-12-10T03:18:09.560 回答
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re.split可用于拆分与模式匹配的任何字符串。对于您给出的示例,以下内容应该有效

re.split(r'[\:\-\(\)]+', your_string)

它在所有冒号、连字符和括号(“:”、“-”、“(”和“)”)上分割字符串

这会导致一个空字符串作为列表的最后一个成员,您可以将其切掉

re.split(r'[\:\-\(\)]+', your_string)[:-1]

或者过滤掉空值

filter(None, re.split(r'[\:\-\(\)]+', your_string))
于 2019-12-10T03:00:08.413 回答
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这是一个替代方案:

Python 3.7.5 (default, Oct 17 2019, 12:16:48) 
[GCC 9.2.1 20190827 (Red Hat 9.2.1-1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import re
>>> import pandas as pd
>>> split_it = re.compile(r'(\w+):(\d+)[-](\d+)\((.)\)')
>>> df = pd.DataFrame(split_it.findall('apple:50-100(+)'))
>>> df
       0   1    2  3
0  apple  50  100  +
>>>
于 2019-12-10T03:03:45.003 回答