Python 如何迭代数据帧行、查找字符串并分离为列？

这是我的问题，我有一个dataframe df，其中有一列“Info”，如下所示：

0 US[edit]  
1 Boston(B1)  
2 Washington(W1)  
3 Chicago(C1)  
4 UK[edit]  
5 London(L2)   
6 Manchester(L2) 

我想把所有包含“[ed]”的字符串放在单独的df['state']列中，剩下的字符串应该放在另一列df['city']中。我也想做一些清理工作，把[]和（）中的东西移走。这就是我所尝试的：

for ind, row in df.iterrows():
    if df['Info'].str.contains('[ed', regex=False):
        df['state']=df['info'].str.split('\[|\(').str[0]
    else:
        df['city']=df['info'].str.split('\[|\(').str[0]

最后我想要这样的东西

US Boston  
US Washington  
US Chicago  
UK London     
UK Manchester  

当我尝试这样做时，我总是得到“序列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）

有什么帮助吗？谢谢

用于向前填充

状态

列的缺失值，用于

城市

分配序列s，然后 使用反转遮罩按过滤方式

~

：

m = df['Info'].str.contains('[ed', regex=False)
s = df['Info'].str.split('\[|\(').str[0]

df['state'] = s.where(m).ffill()
df['city'] = s

df = df[~m]
print (df)
             Info state        city
1      Boston(B1)    US      Boston
2  Washington(W1)    US  Washington
3     Chicago(C1)    US     Chicago
5      London(L2)    UK      London
6  Manchester(L2)    UK  Manchester

如果需要，还可以通过添加以下内容删除原始列：

我会：

s = df.Info.str.extract('([\w\s]+)(\[edit\])?')

df['city'] = s[0]
df['state'] = s[0].mask(s[1].isna()).ffill()
df = df[s[1].isna()]

输出：

                Info        city state
1  1      Boston(B1)      Boston    US
2  2  Washington(W1)  Washington    US
3  3     Chicago(C1)     Chicago    US
5  5      London(L2)      London    UK
6  6  Manchester(L2)  Manchester    UK

---

这是非常有用的，它的工作，谢谢！你有时间把~的意思解释成“df=df[~m]”吗？我试图删除运算符，但看起来行的顺序不同……我查看了python文档，他们说“它返回一个数字的二进制补码。”……谢谢@FedePy-当然，这意味着您希望通过假值进行选择。因此，取而代之的是

df[m==False]

使用

df[~m]

——它将False替换为

True

，将

True

替换为

False

，因此

df[~m]

与

df[m==False]相同
                Info        city state
1  1      Boston(B1)      Boston    US
2  2  Washington(W1)  Washington    US
3  3     Chicago(C1)     Chicago    US
5  5      London(L2)      London    UK
6  6  Manchester(L2)  Manchester    UK