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python - rsplit() 无法使用正则表达式拆分列

问题描述

原始df

import pandas as pd
df  = pd.DataFrame({
    'Ref':['CU12','SE00', 'RLA1234', 'RLA456', 'LU00', 'RLA1234MA12','RLA1234MA13', 'CU00','LU00']
} )

    Ref
0   CU12
1   SE00
2   RLA1234
3   12345
4   RLA456
5   LU00
6   RLA1234MA12
7   RLA1234MA13
8   CU00
9   LU00

要求：我需要使用 regex 和 rsplit() 拆分字符串和数字。我这里有 3 种类型的值

  1. 字符串 + 数字
  2. 数字
  3. 字符串 + 数字 + 字符串 + 数字。我需要 rsplit() 并只从右边获取数字，然后是字符串的其余部分所以，

CU12 应该给出 CU 和 12 ， RLA1234MA12 应该给出 RLA1234MA 和 12 ， 12345 应该给出 12345。

split() 工作正常并正确拆分列，但是当涉及到 rsplit() 时，我的正则表达式无法生成所需的列。我确实阅读了 split() 和 rsplit() 的文档。这是我尝试过的。我的 df 看起来像这样

result = df['Ref'].str.split('([A-Za-z]*)(\d*)', expand=True)

这给了我

    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
0       CU  12                  None    None    None
1       SE  00                  None    None    None
2       RLA 1234                    None    None    None
3           12345                   None    None    None
4       RLA 456                 None    None    None
5       LU  00                  None    None    None
6       RLA 1234        MA  12              
7       RLA 1234        MA  13              
8       CU  00                  None    None    None
9       LU  00                  None    None    None

我只需要在我的结果中得到 2 列，这样我就可以做这样的事情

result = result.loc[:,[1,2]]
result.rename(columns={1:'x', 2:'y'}, inplace=True)
print(result)


x   y
0   CU  12
1   SE  00
2   RLA 1234
3       12345
4   RLA 456
5   LU  00
6   RLA1234MA   12
7   RLA1234MA   13
8   CU  00
9   LU  00

但是当我使用 rsplit() 时，我的列不会像在 split() 中那样拆分。

我现在唯一的选择是在我的列上使用 apply 并编写一个自定义函数，该函数将从末尾遍历字符串并在找到字符后立即对其进行切片。有没有使用 rsplit() 的方法。我哪里错了？

标签： pythonregexpandassplitstrsplit

解决方案

与具有命名捕获组Series.str.extract的给定模式一起使用：regex

result = df['Ref'].str.extract(r'(?P<x>\w*?)(?P<y>\d*)$')

或者，也可以使用Series.str.splitwith expand=True：

result = df['Ref'].str.split(r'(?<!\d)(?=\d+$)', expand=True)

结果：

# print(result)

           x      y
0         CU     12
1         SE     00
2        RLA   1234
3             12345
4        RLA    456
5         LU     00
6  RLA1234MA     12
7  RLA1234MA     13
8         CU     00
9         LU     00

测试regex模式here。

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