从不在列表中的列中提取单词并创建新列

Question

我想从列中的字符串值中提取特定的子字符串。在下面的代码中，您会看到我已经成功提取了年份、品牌和型号。

import pandas as pd
import numpy as np

data = [['year_make_model'], 
    ['1970 Plymouth Hemi Cuda'], 
    ['1970 Dodge Challenger R/T SE Convertible'], 
    ['1971 Plymouth Cuda']]

data = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

def create_year_make_model(df):
    df['year'] = df.year_make_model.str.extract('(\d\d\d\d)', expand=True) 
    df['make'] = np.where(df.year_make_model.str.contains('Plymouth'), 'Plymouth',
                             np.where(df.year_make_model.str.contains('Dodge'), 'Dodge', 'Nan'))
    df['model'] = np.where(df.year_make_model.str.contains('Cuda'), 'Cuda',
                             np.where(df.year_make_model.str.contains('Challenger'), 'Challenger', 'Nan'))
    return df.head()                   

create_year_make_model(data)

                             year_make_model    year        make         model
0   1970 Plymouth Hemi Cuda                     1970    Plymouth          Cuda
1   1970 Dodge Challenger R/T SE Convertible    1970    Dodge       Challenger
2   1971 Plymouth Cuda                          1971    Plymouth          Cuda

现在我需要提取所有剩余的单词（如果有的话）。剩下的词组成了车辆的“类型”（见下面的例子）。

car_type = ['Hemi', 'R/T SE Convertible', None]
data['type'] = car_type
data 

                             year_make_model    year        make         model                   type
0   1970 Plymouth Hemi Cuda                     1970    Plymouth          Cuda                   Hemi
1   1970 Dodge Challenger R/T SE Convertible    1970    Dodge       Challenger     R/T SE Convertible
2   1971 Plymouth Cuda                          1971    Plymouth          Cuda                   None

到目前为止，我已经尝试了许多不同的方法，但都没有运气。我尝试过的一种方法是为全年、品牌和型号组合创建一个列表word_list = ['Cuda','Challenger','1970','1971','Dodge','Plymouth']。然后我做了一个for循环，试图提取列'year_make_model'中不在word_list中的单词，但我无法让它工作。我希望有人知道解决我的问题的技巧，在此先感谢！

Answer 1

我不确定这是否是解决问题的最佳方法，但它似乎确实有效：

import numpy as np
import pandas as pd

data = [['year_make_model'], 
    ['1970 Plymouth Hemi Cuda'], 
    ['1970 Dodge Challenger R/T SE Convertible'], 
    ['1971 Plymouth Cuda']]

data = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

def create_year_make_model(df):
    cell_text = df.year_make_model.str

    df['year'] = cell_text.extract('(\d\d\d\d)', expand=True)

    df['make'] = np.where(cell_text.contains('Plymouth'), 'Plymouth',
                           np.where(cell_text.contains('Dodge'), 'Dodge', 'Nan'))

    df['model'] = np.where(cell_text.contains('Cuda'), 'Cuda',
                             np.where(cell_text.contains('Challenger'), 'Challenger', 'Nan'))

    # what fields to remove
    rm_fields = ["year", "make", "model"]

    for field in rm_fields:
      # remove this field
      for val in getattr(df, field).values:
        cell_text = cell_text.replace(str(val), "").str

    # clean any leading/trailing spaces
    cell_text = cell_text.replace(r"^\s+", "")
    cell_text = cell_text.replace(r"\s+$", "")

    df['type'] = cell_text

    return df.head()    

print(create_year_make_model(data))

因此，在您提取年份、品牌和型号字段后，您可以返回并获取这些字段的提取值并用空格替换它们。

还应删除任何可能的前导/尾随空格以保持一致性。