数据与我在 Pandas 系列:
data = ["1. stock1 (1991)",
"3. stock13 (1993)",
"5. stock19 (1999)",
"89. stock105 (2001)"] # pandas Series
我需要过滤每个字符串并保存为
s.no sdata year
1 stock1 1991
3 stock13 1993
5 stock19 1999
89 stock105 2001
我试过用
data = stock["Rank & Title"].str.split(".")
最佳答案
你可以试试str.extract
使用正则表达式的方法:
data = ["1. stock1 (1991)",
"3. stock13 (1993)",
"5. stock19 (1999)",
"89. stock105 (2001)"]
s = pd.Series(data)
s.str.extract("(?P<sno>\d+)\.\s(?P<sdata>\w+)\s\((?P<year>\d+)\)", expand=True)
# sno sdata year
#0 1 stock1 1991
#1 3 stock13 1993
#2 5 stock19 1999
#3 89 stock105 2001
在 正则表达式 上出现故障,(?P<sno>\d+)\.\s(?P<sdata>\w+)\s\((?P<year>\d+)\)
可以简化为(\d+)\.\s(\w+)\s\((\d+)\)
不命名捕获的组(使用 ?P<name>
完成); (\d+)
, (\w+)
和 (\d+)
分别捕获 s.no、stockname 和 year。
或者您可能只想在空白处进行拆分,然后根据实际数据的样子清理列:
(s.str.split(" ", expand=True)
# strip period and parenthesis
.apply(lambda col: col.str.strip(".()"))
# rename columns
.rename(columns={0: "s.no", 1: "sdata", 2: "year"}))
# s.no sdata year
#0 1 stock1 1991
#1 3 stock13 1993
#2 5 stock19 1999
#3 89 stock105 2001
关于python - 我如何删除 Pandas 中的过滤器数据(数据处理),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43592137/