Python 如何在重新搜索失败的数据框中查找行

我试图用以下格式从Metar字符串中提取风向：

EGAA 010020Z 33004KT 300V010 9999 FEW029 04/04 Q1019

我用它来提取风向，它适用于我的大部分数据，但在某些字符串上失败：

df["Wind_Dir"] = df.metar.apply(lambda x: int(re.search(r"\s\d*KT\s", metar_data.metar[0]).group().strip()[:3]))

我想检查它出现故障的Metar字符串，而不是将

group（）

从

re.search

中拉出，我只是按如下方式应用搜索以获得

re.Match

对象：

df["Wind_Dir"] = df.metar.apply(lambda x: re.search(r"\s\d*KT\s", x))

我尝试过按类型和Null进行过滤，但这两种方法都不起作用

任何帮助都将不胜感激

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谢谢你的回答。不幸的是，我不能把它们都标记为解决方案，尽管我用它们来解决我的问题

最后，我将我的正则表达式更改为：

df[“Wind_Dir”]=df.metar.str.findall（r“Z\s\d\d\d|Z\sVRB”）

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要匹配变量方向，但如果没有

df.metar.str.contains（）

则无法找到该方向，您正在搜索： 对于基于

re.search

匹配模式的索引，返回一个带True的掩码

正如Pandas文档所述，如果您想要基于

re.match

的掩码，您应该使用：

您还可以使用以下选项：

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它在执行分析的序列的每行上提取模式的第一个匹配项

NaN

将填充不包含模式的行，因此您可以获取

NaN

值来检索这些行。

您需要代码返回匹配的字符串，而不是re对象

当没有匹配项时，这也不起作用，因为re.search不会返回任何内容

试一试

在你的情况下，试试这个

df['Wind_Dir'] = df.metar.str.findall(r"\s\d*KT\s")
df["Wind_Dir"] = df['Wind_Dir'].apply(lambda x: x[0].strip()[:3])

在执行第二条语句之前，您可能还需要检查是否存在匹配项