Python 熊猫试图找到一个解决方案，以更好地提取字符串与不同的模式

我有一个熊猫数据框，其中有一列如下所示：

  Period 
0 summer 2020
1 winter 2021
2 day 
3 March '20
4 June '21
5 12-13 April '20
6 summer 2021
7 12/03/20 base
8 week 8 '20
9 Weekend base
10 Monday base
11 BOM base
12 Year 2021

我想返回一个新列以派生一个新类别。因此，如果列Period包含字符串“summer”返回“seasure”，或者如果字符串包含“March”，则返回“month”

但是，我有一个问题，一些字符串包含一个月名，前面有一个日期，例如20年4月12-14日。对于既有日期又有月份的，我想返回“周末”

我想要这个输出：

  Period          Time
0 summer 2020     season
1 winter 2021     season
2 day             day
3 March '20       month
4 Q1 '21          quarter
5 12-14 April '20 week/weekend
6 summer 2021     season
7 12/03/20 base   day
8 week 8 '20      week/weekend
9 Weekend base    week/weekend
10 Monday base      day
11 BOM base       day
12 Year 2021      year

在这里，我尝试使用“-”作为这类字符串的公共字符，但它没有解决问题，因为在上面的示例中，由于April的原因，它将返回“month”

df['Time'] =      pd.np.where(df.Period.str.contains("Summer"), "season",
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("Winter"), "season",
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("January"), "month",
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("February"), "month",
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("March"), "month", 
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("April"), "month", 
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("June"), "month", 
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("July"), "month", 
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("August"), "month",
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("September"), "month",
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("October"), "month",
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("November"), "month", 
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("December"), "month",
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("Q"), "quarter",
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("-"), "week/weekend",
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("Week"), "week/weekend",
                          pd.np.where(df.Period.str.contains("Year"), "year", "day-ahead")))))))))))))))))

---

已编辑：向列句点（索引7-12）添加新字符串。并将“周末”类别更改为“周/周末”。如果不是季节、月份、季度、周/周末和年份，那么我希望在代码的最后返回“天”。

这与您的解决方案没有太大区别，但（希望）它更可读，更易于维护

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
季节=“|”。加入（[“夏”、“秋”、“冬”、“春”]）
月数=“|”。加入（['一月'、'二月'、'三月'、'四月'，
“五月”、“六月”、“七月”、“八月”、“九月”，
“十月”、“十一月”、“十二月”]）
quarters=“|”。.join（[f“Q{i+1}”表示范围（4）中的i）
x=df[“期间”]
条件列表=[x.str.contains（季节），
x、 str.contains（月），
x、 街道（四分之一），
x、 str.contains（“-”），
x、 str.contains（“日”）]
选择列表=[“季节”，
“月”，
“季度”，
“周末”，
“天”]
df[“Time”]=np.select（条件列表、选项列表）

---

“|”。join（…）

的原因已给出

这与您的解决方案没有太大区别，但（希望）它更易于阅读和维护

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
季节=“|”。加入（[“夏”、“秋”、“冬”、“春”]）
月数=“|”。加入（['一月'、'二月'、'三月'、'四月'，
“五月”、“六月”、“七月”、“八月”、“九月”，
“十月”、“十一月”、“十二月”]）
quarters=“|”。.join（[f“Q{i+1}”表示范围（4）中的i）
x=df[“期间”]
条件列表=[x.str.contains（季节），
x、 str.contains（月），
x、 街道（四分之一），
x、 str.contains（“-”），
x、 str.contains（“日”）]
选择列表=[“季节”，
“月”，
“季度”，
“周末”，
“天”]
df[“Time”]=np.select（条件列表、选项列表）

---

“|”。join（…）

的原因已给出

您可以使用映射字典来使用

pd.Series.str.extract（）

标识所有匹配项：

收益率：

            Period     Time
0      summer 2020   season
1      winter 2021   season
2              day      day
3        March '20    month
4           Q1 '21  quarter
5  12-14 April '20  weekend
6      summer 2021   season

---

您可以使用映射字典来识别所有匹配项，方法是使用

pd.Series.str.extract（）

：

收益率：

            Period     Time
0      summer 2020   season
1      winter 2021   season
2              day      day
3        March '20    month
4           Q1 '21  quarter
5  12-14 April '20  weekend
6      summer 2021   season

---

这不是我们应该采用的方式。如果你问了一个问题，两个人花时间为你提供一个有效的解决方案，你不能只是修改你的问题。事实上，为了实现你的目标，你可以修改其中一个答案。这不是应该的工作方式。如果你问了一个问题，两个人花时间为你提供一个有效的解决方案，你不能只是修改你的问题。实际上，为了实现目标，您可以修改其中一个答案。我使用编辑的问题修改了下面的一个答案。我使用编辑的问题修改了下面的一个答案。