我試圖通過空格分隔符將 pandas 數(shù)據(jù)框中的一列分成多個列。我意識到有些行有一個日期字段，因此與沒有日期字段的行相比，它需要額外的列。這是列值的示例，DA Firstname Lastname 09/30/2020 07:44 AM 9/23/2020 6:06:38 PMJW Firstname Lastname 10/25/2020 11:06 AM None第一行不適合空格分隔符，因為有 8 個空格。第二行適用于我的數(shù)據(jù)集，因為有 6 個空格。有沒有辦法將日期組合在一起作為分隔符？["Inital" "Firstname" "lastname" "date/time1" "date/time2"] 其中“date/time2”列還可以包含“None”我嘗試使用的代碼是，dataset= pd.read_csv("newOutput6",encoding = "ISO-8859-1", delimiter="\t", names = ['Name','Date'], index=False)tmpDF = pd.DataFrame(columns=['Initals','FName','LName','SignupTime','Waiver'])tmpDF[['Initals','FName','LName','SignupTime','Waiver']] = dataset['Name'].str.split(' ', expand=True)索引 16 是不遵循傳統(tǒng)格式的行，我懷疑需要正則表達式來確定這一點。
1 回答
蕭十郎
TA貢獻1815條經(jīng)驗 獲得超13個贊
如果名字和姓氏中沒有空格（否則如何區(qū)分它們）：
pattern = ('^(?P<Initials>\w+)\s'
+ '(?P<FName>\w+)\s'
+ '(?P<LName>\w+)\s'
+ '(?P<SignupTime>\d+/\d+/\d+ \d+:\d+ \w+)\s'
+ '(?P<Waiver>.*)'
)
df['name'].str.extract(pattern)
輸出：
Initials FName LName SignupTime Waiver
0 DA Firstname Lastname 09/30/2020 07:44 AM 9/23/2020 6:06:38 PM
1 JW Firstname Lastname 10/25/2020 11:06 AM None
更新：對于可選的縮寫，您可以嘗試以下模式：
pattern = ('^(?P<Initials>\w+\s)?' # make initial optional
+ '(?P<FName>\w+)\s+'
+ '(?P<LName>\w+)\s+'
+ '(?P<SignupTime>\d+/\d+/\d+ \d+:\d+ \w+)\s'
+ '(?P<Waiver>.*)'
)
請注意，現(xiàn)在如果Initials存在，將會有一個尾隨空格，您可以輕松處理。
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