使用python仅解析字符串中的特定字符

尝试拆分和解析列中的字符，并将解析后的数据提交到不同的列中

我试图通过在给定的列数据中使用u进行解析来实现同样的效果，在字符串中存在的u的数量被固定为2之前，它一直工作良好

输入数据：

        Col1
U_a65839_Jan87Apr88
U_b98652_Feb88Apr88_(2).jpg.pdf
V_C56478_mar89Apr89
Q_d15634_Apr90Apr91
Q_d15634_Apr90Apr91_(3).jpeg.pdf
S_e15336_may91Apr93
NaN

预期产出：

  col2
Jan87Apr88
Feb88Apr88
mar89Apr89
Apr90Apr91
Apr90Apr91
may91Apr93

我一直在尝试的代码：

df = pd.read_excel(open(r'Dats.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet1')

df['Col2'] = df.Col1.str.replace(
    '.*_', '', regex=True
)
print(df['Col2'])

---

在此处使用

str.extract

：

df[“col2”]=df[“Col1”].str.extract（r'（（（？：[a-z]{3}\d{2}）{2}），flags=re.IGNORECASE）

---

在此处使用

str.extract

：

df[“col2”]=df[“Col1”].str.extract（r'（（（？：[a-z]{3}\d{2}）{2}），flags=re.IGNORECASE）

我想你想要这个：

col2 = df.Col1.str.split("_", expand=True)[2]

输出：

0    Jan87Apr88
1    Feb88Apr88
2    mar89Apr89
3    Apr90Apr91
4    Apr90Apr91
5    may91Apr93
6           NaN

（如果你不想要最后一行，你可以

dropna

）

我想你想要这个：

col2 = df.Col1.str.split("_", expand=True)[2]

输出：

0    Jan87Apr88
1    Feb88Apr88
2    mar89Apr89
3    Apr90Apr91
4    Apr90Apr91
5    may91Apr93
6           NaN

---

（如果您不想要最后一行，您可以

dropna

）

基于您的问题，

pandas

DataFrame

apply

可以是一个很好的解决方案：

• 首先，通过将

  NaN

  s替换为空字符串

  '

• 接下来，使用

  regex

• 然后，轻松地将该函数应用于DataFrame：

---

希望以上内容有所帮助。

基于您的问题，

pandas

DataFrame

apply

可能是一个很好的解决方案：

• 首先，通过将

  NaN

  s替换为空字符串

  '

• 接下来，使用

  regex

• 然后，轻松地将该函数应用于DataFrame：

---

希望上面的帮助。

我希望在继续之前删除所有空值，在执行上面的行之前，df.Col1=df.Col1.dropna（inplace=True），但它会给出错误。请建议如何处理它。不清楚但看不到错误消息，但可能会删除

inplace=True

。就地修改通常返回

None

，只对对象进行操作。我希望在继续之前删除所有空值，在执行上述行之前，df.Col1=df.Col1.dropna（inplace=True），但它给出了错误。请建议如何处理它。不清楚但看不到错误消息，但可能会删除

inplace=True

。就地修改通常返回

None

，只对对象进行操作

def fun(s):
    import re
    m = re.search(r'\w{3}\d{2}\w{3}\d{2}', s)
    if m:
        return m.group(0)
    else:
        return ''

df['Col2'] = df['Col1'].apply(fun)

                               Col1        Col2
0               U_a65839_Jan87Apr88  Jan87Apr88
1   U_b98652_Feb88Apr88_(2).jpg.pdf  Feb88Apr88
2               V_C56478_mar89Apr89  mar89Apr89
3               Q_d15634_Apr90Apr91  Apr90Apr91
4  Q_d15634_Apr90Apr91_(3).jpeg.pdf  Apr90Apr91
5               S_e15336_may91Apr93  may91Apr93
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