python pandas部分字符串匹配答案

【问题标题】：python pandas partial string matchpython pandas部分字符串匹配
【发布时间】：2017-07-15 18:34:39
【问题描述】：

我创建了一个数据框 df，其中有一列具有以下值：

category
20150115_Holiday_HK_Misc
20150115_Holiday_SG_Misc
20140116_DE_ProductFocus
20140116_UK_ProductFocus

我想创建 3 个新列

category                  |           A              |  B  |       C     
20150115_Holiday_HK_Misc     20150115_Holiday_Misc     HK    Holiday_Misc 
20150115_Holiday_SG_Misc     20150115_Holiday_Misc     SG    Holiday_Misc
20140116_DE_ProductFocus     20140116_ProductFocus     DE    ProductFocus
20140116_UK_ProductFocus     20140116_ProductFocus     UK    ProductFocus

在A列中，我想取出“_HK” - 我想我需要手动编码，但这很好，我有所有国家代码的列表

在 B 列中，就是国家/地区代码

C列，是A列，开头没有日期

我正在尝试这样的事情，但还没有走远。

 df['B'] = np.where([df['category'].str.contains("HK")==True], 'HK', 'Not Specified')

谢谢

【问题讨论】：

我正在考虑一些字符串方法，例如.split()
除了你的字符串不是所有的结构都一样，所以它不能让你准确地到达你想要的位置。

标签： python string pandas match

【解决方案1】：

你可以使用Series.str.extract()方法：

# remove two characters (Country Code) surrounded by '_'
df['A'] = df.category.str.replace(r'_\w{2}_', '_')
# extract two characters (Country Code) surrounded by '_' 
df['B'] = df.category.str.extract(r'_(\w{2})_', expand=False)
df['C'] = df.A.str.extract(r'\d+_(.*)', expand=False)

结果：

In [148]: df
Out[148]:
                   category                      A   B             C
0  20150115_Holiday_HK_Misc  20150115_Holiday_Misc  HK  Holiday_Misc
1  20150115_Holiday_SG_Misc  20150115_Holiday_Misc  SG  Holiday_Misc
2  20140116_DE_ProductFocus  20140116_ProductFocus  DE  ProductFocus
3  20140116_UK_ProductFocus  20140116_ProductFocus  UK  ProductFocus

【讨论】：

对 C 使用列 A.extract 非常聪明。使正则表达式更具可读性。
@MaxU 非常感谢！ :)
看起来很漂亮:)

【解决方案2】：

你也可以使用正则表达式并应用

import re
df['A'] = df.category.apply(lambda x:re.sub(r'(.*)_(\w\w)_(.*)', r'\1_\3', x))
df['B'] = df.category.apply(lambda x:re.sub(r'(.*)_(\w\w)_(.*)', r'\2', x))
df['C'] = df.A.apply(lambda x:re.sub(r'(\d+)_(.*)', r'\2', x))

结果

                   category                      A   B             C
0  20150115_Holiday_HK_Misc  20150115_Holiday_Misc  HK  Holiday_Misc
1  20150115_Holiday_SG_Misc  20150115_Holiday_Misc  SG  Holiday_Misc
2  20140116_DE_ProductFocus  20140116_ProductFocus  DE  ProductFocus
3  20140116_UK_ProductFocus  20140116_ProductFocus  UK  ProductFocus

【讨论】：