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如何提取 pandas 數(shù)據(jù)框單元格中的字符串的一部分并創(chuàng)建一個包含該字符串的新列

如何提取 pandas 數(shù)據(jù)框單元格中的字符串的一部分并創(chuàng)建一個包含該字符串的新列

慕桂英3389331 2023-07-27 14:03:55
我有一個數(shù)據(jù)框，其中一列包含一個很長的字符串，其中包含很多信息，我需要將這些信息分解為單獨的列并將它們添加到數(shù)據(jù)框中。我可以創(chuàng)建空列，但我不知道字符串是否可以提取元素或者是否可以將其分成列。例如數(shù)據(jù)行0????Row?1?Ch475?Vi?17.0V?BF27?Sclk?100ns?1in24?24segs所需輸出行號、伏特、Wfm、Sclk、圖像、段1 , 17 , BF27 , 100 , 1in24 , 24數(shù)據(jù)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Comments? Image0? ? Row 1 Ch475 Vi 17.0V BF27 Sclk 100ns 1in24 24segs? ? ? 01? ? Row 1 Ch475 Vi 17.0V BF27 Sclk 100ns 1in24 24segs? ? ? 02? ? Row 1 Ch475 Vi 17.0V BF27 Sclk 100ns 1in24 24segs? ? ? 03? ? Row 1 Ch475 Vi 17.0V BF27 Sclk 100ns 1in24 24segs? ? ? 04? ? Row 1 Ch475 Vi 17.0V BF27 Sclk 100ns 1in24 24segs? ? ? 0..? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...? ? ...706? Row 2 Ch475 Vi 17.5V BF27 Sclk 100ns 1in24 24segs? ? ? 0707? Row 2 Ch475 Vi 17.5V BF27 Sclk 100ns 1in24 24segs? ? ? 0708? Row 2 Ch475 Vi 17.5V BF27 Sclk 100ns 1in24 24segs? ? ? 0709? Row 2 Ch475 Vi 17.5V BF27 Sclk 100ns 1in24 24segs? ? ? 0710? Row 2 Ch475 Vi 17.5V BF27 Sclk 100ns 1in24 24segs? ? ? 0代碼import pandas as pdimport numpy as nppath = "/Users/.../Desktop/tk_gui_grid/"file = "orig_data.txt"filepath = path+filedf = pd.read_csv(filepath, sep='\t', lineterminator='\r')com = df.loc[:,['Comments']]dfLen = len(com)image = [0]*dfLencom['Image'] = imageprint(com)
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2 回答

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神不在的星期二

TA貢獻1963條經(jīng)驗 獲得超6個贊

這是使用正則表達式和命名捕獲組的快速解決方案。


正則表達式的優(yōu)點split：

有些人評論說不需要正則表達式，這是一個真實的說法。然而，從數(shù)據(jù)驗證的角度來看，使用正則表達式有助于防止“雜散”數(shù)據(jù)悄悄進入。使用“盲”函數(shù)將split()數(shù)據(jù)分割為（一個字符）；但如果源數(shù)據(jù)發(fā)生了變化怎么辦？該split函數(shù)對此是盲目的。然而，使用正則表達式將有助于突出顯示問題，因為模式根本不匹配。是的，您可能會收到一條錯誤消息 - 但這是一件好事，因為您會收到數(shù)據(jù)格式更改的警報，從而提供解決問題或更新正則表達式模式的機會。


來源數(shù)據(jù)：

模擬額外的行以進行演示。


0    Row 1 Ch475 Vi 17.0V BF27 Sclk 100ns 1in24 24segs

1    Row 2 Ch475 Vi 17.1V BF27 Sclk 101ns 1in24 25segs

2    Row 3 Ch475 Vi 17.2V BF27 Sclk 102ns 1in24 26segs

3    Row 4 Ch475 Vi 17.3V BF27 Sclk 103ns 1in24 27segs

4    Row 5 Ch475 Vi 17.4V BF27 Sclk 104ns 1in24 28segs

代碼：

import pandas as pd

import re


path = './orig_data.txt'

cols = ['rownumber', 'volts', 'wfm', 'sclk', 'image', 'segment']

exp = re.compile(r'^\d+\s+Row\s'

                 r'(?P<rownumber>\d+).*\s'

                 r'(?P<volts>\d+\.\d+)V\s'

                 r'(?P<wfm>\w+)\sSclk\s'

                 r'(?P<sclk>\d+)ns\s'

                 r'(?P<image>\w+)\s'

                 r'(?P<segment>\d+)segs.*$')


df = pd.read_csv(path, sep='|', header=None, names=['comment'])

df[cols] = df['comment'].str.extract(exp, expand=True)

輸出：

                                             comment rownumber volts   wfm  \

0  0    Row 1 Ch475 Vi 17.0V BF27 Sclk 100ns 1in2...         1  17.0  BF27   

1  1    Row 2 Ch475 Vi 17.1V BF27 Sclk 101ns 1in2...         2  17.1  BF27   

2  2    Row 3 Ch475 Vi 17.2V BF27 Sclk 102ns 1in2...         3  17.2  BF27   

3  3    Row 4 Ch475 Vi 17.3V BF27 Sclk 103ns 1in2...         4  17.3  BF27   

4  4    Row 5 Ch475 Vi 17.4V BF27 Sclk 104ns 1in2...         5  17.4  BF27   


  sclk  image segment  

0  100  1in24      24  

1  101  1in24      25  

2  102  1in24      26  

3  103  1in24      27  

4  104  1in24      28


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反對 回復 2023-07-27
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胡說叔叔

TA貢獻1804條經(jīng)驗 獲得超8個贊

您需要將 Series obj 轉(zhuǎn)換為字符串，然后將其拆分。之后您可以通過索引訪問每個元素


df['Comments'].str.split(' ')


0    [Row, 1, Ch475, Vi, 17.0V, BF27, Sclk, 100ns, ...


df['Comments'].str.split(' ').str[0]


Out[7]: 

0    Row


df['Comments'].str.split(' ').str[4]


Out[8]: 

0    17.0V

如果您了解如何訪問拆分中的每一列，您可以將其分配給數(shù)據(jù)框中的新行，例如：


df['RowNumber'] = df['Comments'].str.split(' ').str[1]

df['Volts'] = df['Comments'].str.split(' ').str[4]


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反對 回復 2023-07-27
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