python - 提取 pandas df 列中两个子字符串之间的字符串

Question

我有以下数据框:

                                           contract
0  Future(conId=482048803, symbol='ESTX50', lastT...
1  Future(conId=497000453, symbol='XT', lastTrade...
2  Stock(conId=321100413, symbol='SXRS', exchange...
3  Stock(conId=473087271, symbol='ETHEEUR', excha...
4  Stock(conId=80268543, symbol='IJPA', exchange=...
5  Stock(conId=153454120, symbol='EMIM', exchange...
6  Stock(conId=75776072, symbol='SXR8', exchange=...
7  Stock(conId=257200855, symbol='EGLN', exchange...
8  Stock(conId=464974581, symbol='VBTC', exchange...
9  Future(conId=478135706, symbol='ZN', lastTrade...

我想创建一个包含所有符号(ESTX50、XT、SXRS...)的新“符号”列。

为了提取“symbol='”和下面的单引号之间的子字符串，我尝试了以下操作:

df['symbol'] = df.contract.str.extract(r"symbol='(.*?)'")

但我得到一列 NaN。 我究竟做错了什么？谢谢

Answer 1

看起来那是一列对象，而不是字符串:

import pandas as pd


class Future:
    def __init__(self, symbol):
        self.symbol = symbol

    def __repr__(self):
        return f'Future(symbol=\'{self.symbol}\')'


df = pd.DataFrame({'contract': [Future(symbol='ESTX50'), Future(symbol='XT')]})

df['symbol'] = df.contract.str.extract(r"symbol='(.*?)'")
print(df)

df:

                  contract symbol
0  Future(symbol='ESTX50')    NaN
1      Future(symbol='XT')    NaN

注意 pandas 将字符串视为 object 类型，因此仍然允许字符串访问器尝试执行操作。但是，它无法提取，因为这些不是字符串。

我们可以先使用 astype 转换为字符串:

df['symbol'] = df.contract.astype(str).str.extract(r"symbol='(.*?)'")

df:

                  contract  symbol
0  Future(symbol='ESTX50')  ESTX50
1      Future(symbol='XT')      XT

但是，更快的方法是尝试提取对象属性:

df['symbol'] = [getattr(x, 'symbol', None) for x in df.contract]

或用apply (这可能比理解慢)

df['symbol'] = df.contract.apply(lambda x: getattr(x, 'symbol', None))

两者都产生:

                  contract  symbol
0  Future(symbol='ESTX50')  ESTX50
1      Future(symbol='XT')      XT