在 pandas 列中提取正则表达式答案

【问题标题】：Extract regex in pandas column在 pandas 列中提取正则表达式
【发布时间】：2021-10-05 12:56:00
【问题描述】：

您好，我希望将 Df 列中不同产品的件数放入一个新列中。目前，数字排在产品类型之后。

数据如下：

PRODUCTS
PULSAR AT 20 MG ORAL 30 TAB RECUB
LIPITOR 40 MG 1+1 ORAL 15 TAB
LOFTYL 150 MG ORAL 30 TAB
SOMAZINA 500 MG ORAL 10 COMP RECUB
LOFTYL 30 TAB 150 MG ORAL 
*Keeps going more entries...*

我的函数如下所示：

df['PZ'] = df['PRODUCTS'].str.extract('([\d]*\.*[\d]+)\s*[tab|cap|grag|past|sob]',flags=re.IGNORECASE)

产品可以是 [TAB、COMP、AMP、SOB、PAST、GRAG ... 等]

我想得到这样的东西：

PRODUCTS                              PZ
PULSAR AT 20 MG ORAL 30 TAB RECUB     30
LIPITOR 40 MG 1+1 ORAL 15 TAB         15
LOFTYL 150 MG ORAL 30 TAB             30
SOMAZINA 500 MG ORAL 10 COMP RECUB    10
LOFTYL 30 TAB 150 MG ORAL             30

我可以在我的行中更改什么以获得如下结果？

感谢您阅读我和您的帮助。

【问题讨论】：

SOMAZINA 500 MG ORAL 10 COMP RECUB 如何匹配 '([\d]*\.*[\d]+)\s*[tab|cap|grag|past|sob]' ??

标签： python regex pandas series

【解决方案1】：

你可以使用

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'PRODUCTS':['PULSAR AT 20 MG ORAL 30 TAB RECUB','LIPITOR 40 MG 1+1 ORAL 15 TAB','LOFTYL 150 MG ORAL 30 TAB','SOMAZINA 500 MG ORAL 10 COMP RECUB','LOFTYL 30 TAB 150 MG ORAL']})
rx = r'(?i)(\d*\.?\d+)\s*(?:tab|cap|grag|past|sob|comp)'
df['PZ'] = df['PRODUCTS'].str.extract(rx)
>>> df
                             PRODUCTS  PZ
0   PULSAR AT 20 MG ORAL 30 TAB RECUB  30
1       LIPITOR 40 MG 1+1 ORAL 15 TAB  15
2           LOFTYL 150 MG ORAL 30 TAB  30
3  SOMAZINA 500 MG ORAL 10 COMP RECUB  10
4           LOFTYL 30 TAB 150 MG ORAL  30
>>>

请参阅regex demo。详情：

(?i) - 不区分大小写的内联修饰符
(\d*\.?\d+) - 第 1 组：零位或多位数字，可选的 .，然后是一位或多位数字
\s* - 零个或多个空白字符
(?:tab|cap|grag|past|sob|comp) - 一个非捕获组（以免干扰Series.str.extract 输出）匹配其中的任何替代子字符串
\b - 单词边界。

【讨论】：

【解决方案2】：

也许……

给定一个数据框（注意：我让产品在一行中出现两次作为示例，以防发生这种情况）...

    PRODUCTS
0   PULSAR AT 20 MG ORAL 30 GRAG RECUB
1   LIPITOR 40 MG 1+1 ORAL 15 TAB
2   LOFTYL 150 GRAG ORAL 30 TAB
3   SOMAZINA 500 MG ORAL 10 COMP RECUB
4   LOFTYL 30 TAB 150 MG ORAL
5   *Keeps going more entries...*

代码：

import pandas as pd
import re

data = {'PRODUCTS' : ["PULSAR AT 20 MG ORAL 30 GRAG RECUB", "LIPITOR 40 MG 1+1 ORAL 15 TAB", \
                      "LOFTYL 150 GRAG ORAL 30 TAB", "SOMAZINA 500 MG ORAL 10 COMP RECUB", \
                      "LOFTYL 30 TAB 150 MG ORAL" , "*Keeps going more entries...*"]}

df = pd.DataFrame(data)

# maintain a list of products to find
products = ['TAB', 'COMP', 'AMP', 'SOB', 'PAST', 'GRAG']

def getProduct(x):
    found = list()
    for product in products:
        pattern = r'(\d+)' + ' ' + str(product)
        found.append(re.findall(pattern, x))
    found = list(filter(None, found))
    found = [item for sublist in found for item in sublist]
    found = ", ".join(str(item) for item in found)
    return found

df['PZ'] = [getProduct(row) for row in df['PRODUCTS']]

print(df)

输出：

    PRODUCTS                            PZ
0   PULSAR AT 20 MG ORAL 30 GRAG RECUB  30
1   LIPITOR 40 MG 1+1 ORAL 15 TAB       15
2   LOFTYL 150 GRAG ORAL 30 TAB         30, 150
3   SOMAZINA 500 MG ORAL 10 COMP RECUB  10
4   LOFTYL 30 TAB 150 MG ORAL           30
5   *Keeps going more entries...*

【讨论】：