Python Pandas：根据指定分隔符及大写字母规则拆分字符串列

本文介绍了如何使用 Python Pandas 库，根据包含大写字母的特定分隔符拆分字符串列。我们将探讨使用 str.extract 函数结合正则表达式来实现这一目标，并提供详细的代码示例和解释，帮助你理解和应用这种方法。

在数据处理中，经常会遇到需要根据特定规则拆分字符串列的情况。例如，我们需要根据最后一个分隔符，且该分隔符后面跟着全大写字母的字符串，将一列数据拆分成两列。Pandas 提供了强大的字符串处理功能，结合正则表达式可以灵活地实现这一需求。

下面我们通过一个具体的例子来说明如何实现这个功能。

示例数据

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首先，我们创建一个 Pandas DataFrame，其中包含一个名为 Value 的列，该列包含需要拆分的字符串。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'Value': ['Juan-Diva - HOLLS', 'Carlos - George - ESTE BAN - BOM', 'Javier Plain - Hotham Ham - ALPINE', 'Yul - KONJ KOL MON'],
   })

print(df)

输出结果：

                                Value
0                   Juan-Diva - HOLLS
1    Carlos - George - ESTE BAN - BOM
2  Javier Plain - Hotham Ham - ALPINE
3                  Yul - KONJ KOL MON

使用 str.extract 和正则表达式拆分列

为了实现我们的目标，我们将使用 str.extract 函数，并结合正则表达式来提取所需的内容。

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df[["First", "Last"]] = df["Value"].str.extract(r'(.*?)\s*-\s*([A-Z]+(?:\s*-?\s*[A-Z]+)*)$')

print(df)

输出结果：

                                Value                       First            Last
0                   Juan-Diva - HOLLS                  Juan-Diva           HOLLS
1    Carlos - George - ESTE BAN - BOM            Carlos - George  ESTE BAN - BOM
2  Javier Plain - Hotham Ham - ALPINE  Javier Plain - Hotham Ham          ALPINE
3                  Yul - KONJ KOL MON                        Yul    KONJ KOL MON

正则表达式解释

让我们详细解释一下使用的正则表达式：r'(.*?)\s*-\s*([A-Z]+(?:\s*-?\s*[A-Z]+)*)$'

• (.*?): 匹配任何字符（除了换行符）零次或多次，但尽可能少地匹配（非贪婪模式）。这将匹配到第一个分隔符之前的字符串。
• \s*-\s*: 匹配一个连字符 -，前后可以有零个或多个空白字符。
• ([A-Z]+(?:\s*-?\s*[A-Z]+)*): 匹配由大写字母组成的字符串。
  • [A-Z]+: 匹配一个或多个大写字母。
  • (?:\s*-?\s*[A-Z]+)*: 一个非捕获组，匹配零个或多个由空白字符、可选的连字符和至少一个大写字母组成的序列。这允许匹配包含连字符和空格的大写字母组合。
• $: 匹配字符串的结尾。

代码解释

df[["First", "Last"]] = df["Value"].str.extract(r'(.*?)\s*-\s*([A-Z]+(?:\s*-?\s*[A-Z]+)*)$') 这行代码使用 str.extract 函数将 Value 列中的字符串按照正则表达式进行拆分，并将结果分别赋值给新的 First 和 Last 列。

注意事项

• 确保正则表达式能够准确匹配你的数据格式。根据实际情况调整正则表达式以适应不同的分隔符和字符串模式。
• str.extract 函数返回的是 DataFrame，因此可以直接赋值给新的列。
• 如果正则表达式没有匹配到任何内容，则相应的列将包含 NaN 值。

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 的 str.extract 函数和正则表达式来根据包含大写字母的特定分隔符拆分字符串列。通过灵活运用正则表达式，我们可以轻松地处理各种复杂的字符串拆分需求。希望本文能够帮助你更好地理解和应用 Pandas 的字符串处理功能。

以上就是Python Pandas：根据指定分隔符及大写字母规则拆分字符串列的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！