Python 基于关键字和拆分计算新列

我有这样一个数据帧：

>>> df1
                         overall
0  class1-10/class2-11/class3-13
1  class3-31/class2-22/class1-23
2                abc/def/xyz/prq

我想计算3列class1、class2和class3，如果它们位于“总体”中。 所需o/p

          overall                 class1  class2  class3
0  class1-10/class2-11/class3-13    10    11      13
1  class3-31/class2-22/class1-23    23    22      32
2                abc/def/xyz/prq     NaN  NaN     NaN

如何以pythonaic的方式实现这一点？ 谢谢

使用-

def split_cols(x):
    for item in x['overall'].split('/'):
        if item.startswith('class'):
            pairs = item.split('-')
            x[pairs[0]] = pairs[1]
    return x
df.apply(split_cols, axis=1)

输出

    class1  class2  class3  overall
0   10  11  13  class1-10/class2-11/class3-13
1   23  22  31  class3-31/class2-22/class1-23
2   NaN NaN NaN abc/def/xyz/prq

解释

split\u cols（）

函数负责创建额外的列

它首先按

/

进行拆分，检查拆分中是否存在

类

然后它用

-

再次拆分，生成一列，第一次拆分该列的值作为第二次拆分

---

然后，整个过程通过

apply

功能进行

可能会尝试使用

str.extract

，但它仅根据文档匹配第一个匹配项。另一方面，

str.extractall

输出的数据帧过于复杂，无法使用。我们将求助于

df.apply

import re

regex = re.compile(r'(class\d+)-(\d+)')

def func(x):
    data = regex.findall(x[0])
    for class_name, value in data:
        df.loc[x.name, class_name] = value

df.apply(func, axis=1)
print(df)

#                           overall class1 class2 class3
#  0  class1-10/class2-11/class3-13     10     11     13
#  1  class3-31/class2-22/class1-23     23     22     31
#  2                abc/def/xyz/prq    NaN    NaN    NaN

---

没有正则表达式的一种方法是使用

try

/

，但

除外：

def splitter(x):
    try:
        return [int(i.split('-')[1]) for i in sorted(x.split('/'))]
    except IndexError:
        return [np.nan] * 3

df[['class1', 'class2', 'class3']] = df['overall'].apply(splitter).apply(pd.Series)

print(df)

                         overall  class1  class2  class3
0  class1-10/class2-11/class3-13    10.0    11.0    13.0
1  class3-31/class2-22/class1-23    23.0    22.0    31.0
2                abc/def/xyz/prq     NaN     NaN     NaN

---

对于记录的正则表达式组？我尝试在这里使用str.extract。使用.str.extract会不会很容易？@BharatSharma No.就像我提到的

str.extract

在第一次匹配时停止