本文介绍了如何使用 Python Pandas 库，根据包含大写字母的特定分隔符拆分字符串列。我们将探讨使用 str.extract 函数结合正则表达式来实现这一目标，并提供详细的代码示例和解释，帮助你理解和应用这种方法。
在数据处理中，经常会遇到需要根据特定规则拆分字符串列的情况。例如，我们需要根据最后一个分隔符，且该分隔符后面跟着全大写字母的字符串，将一列数据拆分成两列。Pandas 提供了强大的字符串处理功能，结合正则表达式可以灵活地实现这一需求。
下面我们通过一个具体的例子来说明如何实现这个功能。
示例数据
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首先，我们创建一个 Pandas DataFrame，其中包含一个名为 Value 的列，该列包含需要拆分的字符串。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Value': ['Juan-Diva - HOLLS', 'Carlos - George - ESTE BAN - BOM', 'Javier Plain - Hotham Ham - ALPINE', 'Yul - KONJ KOL MON'],
})
print(df)输出结果：
Value 0 Juan-Diva - HOLLS 1 Carlos - George - ESTE BAN - BOM 2 Javier Plain - Hotham Ham - ALPINE 3 Yul - KONJ KOL MON
使用 str.extract 和正则表达式拆分列
为了实现我们的目标，我们将使用 str.extract 函数，并结合正则表达式来提取所需的内容。
df[["First", "Last"]] = df["Value"].str.extract(r'(.*?)\s*-\s*([A-Z]+(?:\s*-?\s*[A-Z]+)*)$') print(df)
输出结果：
Value First Last 0 Juan-Diva - HOLLS Juan-Diva HOLLS 1 Carlos - George - ESTE BAN - BOM Carlos - George ESTE BAN - BOM 2 Javier Plain - Hotham Ham - ALPINE Javier Plain - Hotham Ham ALPINE 3 Yul - KONJ KOL MON Yul KONJ KOL MON
正则表达式解释
让我们详细解释一下使用的正则表达式：r'(.*?)\s*-\s*([A-Z]+(?:\s*-?\s*[A-Z]+)*)$'
- (.*?): 匹配任何字符（除了换行符）零次或多次，但尽可能少地匹配（非贪婪模式）。这将匹配到第一个分隔符之前的字符串。
- \s*-\s*: 匹配一个连字符 -，前后可以有零个或多个空白字符。
- ([A-Z]+(?:\s*-?\s*[A-Z]+)*): 匹配由大写字母组成的字符串。
- [A-Z]+: 匹配一个或多个大写字母。
- (?:\s*-?\s*[A-Z]+)*: 一个非捕获组，匹配零个或多个由空白字符、可选的连字符和至少一个大写字母组成的序列。这允许匹配包含连字符和空格的大写字母组合。
- $: 匹配字符串的结尾。
代码解释
df[["First", "Last"]] = df["Value"].str.extract(r'(.*?)\s*-\s*([A-Z]+(?:\s*-?\s*[A-Z]+)*)$') 这行代码使用 str.extract 函数将 Value 列中的字符串按照正则表达式进行拆分，并将结果分别赋值给新的 First 和 Last 列。
注意事项
- 确保正则表达式能够准确匹配你的数据格式。根据实际情况调整正则表达式以适应不同的分隔符和字符串模式。
- str.extract 函数返回的是 DataFrame，因此可以直接赋值给新的列。
- 如果正则表达式没有匹配到任何内容，则相应的列将包含 NaN 值。
总结
本文介绍了如何使用 Pandas 的 str.extract 函数和正则表达式来根据包含大写字母的特定分隔符拆分字符串列。通过灵活运用正则表达式，我们可以轻松地处理各种复杂的字符串拆分需求。希望本文能够帮助你更好地理解和应用 Pandas 的字符串处理功能。
