아래와 같이 pandas 데이터 프레임에 열이 있습니다. 열 이름은 ABC팬더 데이터 프레임에서 regex를 사용하여 열 값 바꾸기
ABC
Fuel
FUEL
Fuel_12_ab
Fuel_1
Lube
Lube_1
Lube_12_a
cat_Lube
는 지금 우리가 어떻게 pandas 데이터 프레임에서 문자열 매칭 이러한 유형의 작업을 수행 할 수 있습니다
ABC
Fuel
FUEL
Fuel
Fuel
Lube
Lube
Lube
cat_Lube
아래처럼 정규식을 사용하여이 컬럼의 값을 대체 할 수 있습니다.
str.extract와
를 사용하여 긍정적 인 lookbehind.
import re
import pandas as pd
pat = re.compile('(?<=lube|fuel)_', re.IGNORECASE)
df.assign(ABC=[re.split(pat, x, 1)[0] for x in df.ABC])
ABC
0 Fuel
1 FUEL
2 Fuel
3 Fuel
4 Lube
5 Lube
6 Lube
7 cat_Lube
In [63]: df.ABC.str.replace(r'_\d+.*', r'')
Out[63]:
0 Fuel
1 FUEL
2 Fuel
3 Fuel
4 Lube
5 Lube
6 Lube
7 cat_Lube
Name: ABC, dtype: object
는'df.ABC.str.split는 ('_ \ D', 1) .str [0]' – piRSquared
좋은 트릭 내 열이'Fuel_aa_12' 것이 작업이있는 경우 단지 작은 의심 @MaxU. –
@piRSquared, 답변으로 추가하십시오! :) – MaxU
Alt 키 :
df.ABC.str.extract('^(.*?)(?=_\d|$)', expand=False)
0 Fuel
1 FUEL
2 Fuel
3 Fuel
4 Lube
5 Lube
6 Lube
7 cat_Lube
Name: ABC, dtype: object
확장 예의 piRSquared : lube 또는 fuel 경우를 무시하고 대한
df.ABC.str.extract('(.*(?<=lube|fuel)).*', re.IGNORECASE, expand=False)
0 Fuel
1 FUEL
2 Fuel
3 Fuel
4 Lube
5 Lube
6 Lube
7 cat_Lube
Name: ABC, dtype: object
'pd.Series.str.extract' 버전'df.ABC.str.extract ('(. * (? <= lube | fuel)). *', re.IGNORECASE, expand = False)' – piRSquared
'^ '질의의 시작 부분에서 단계 수를 반으로 줄였습니다 (363 대신 180) – ctwheels
@piRSquared 감사합니다. –
'_ \ d'은 51 단계 대신에 19 단계를 사용합니다. – ctwheels
@ctwheels 이렇게하면 더 좋습니다 : : re.compile ('(? <= lube | fuel) _. *', re.IGNORECASE) ' – piRSquared
Ya stick 방금 언급 한 것과 함께, OP는 [MaxU의 대답] (https://stackoverflow.com/a/47024464/3600709) 아래의 주석에서 새로운 입력을 추가하여 다른 대답이 '\ d'사용을 중단하게 만듭니다. – ctwheels