Python 从列数据框中的不同值创建索引/行

我真的不知道如何给出一个好的描述性标题，但我的问题是。让我们考虑一个数据文件<代码> df>代码>：

     col_name
0    Category1
1     item1()
2     item2()
3    Category2
4     item3()
5     item4()
6     item5()

我需要得到这个：

     categories   items
0     Category1   item1
1     Category1   item2
2     Category2   item3
3     Category2   item4
4     Category2   item5

但是

类别

可以是大陆，

项目

可以是国家。 我知道所有项目都有

（）

，里面有一个表达式，因此我可以很容易地提供一个布尔掩码，然后创建一个

类别列表，其中包含：

msk=df[~df['col\u name'].str.contains（“[^A-Za-z\s]”）]['col\u name'].tolist（）

但是现在，现在我被卡住了。你能给我一些建议吗？
让我们做
startswith
找到分类行，然后用
ffill

df['category']=df.col_name.mask(df.col_name.str.endwith('Category')).ffill()
#df['category']=df.col_name.mask(df.col_name.str.endswith(')')).ffill()
df=df[df.category!=df.col_name]
df
Out[241]: 
  col_name   category
1  item1()  Category1
2  item2()  Category1
4  item3()  Category2
5  item4()  Category2
6  item5()  Category2

这里有必要指定如何区分非类别或类别值。在这些解决方案中，如果数据中有
（
），则测试值，然后用缺少的值替换这些值并向前填充，然后用原始掩码替换
（）
，最后一次过滤：

m = df['col_name'].str.contains('(', regex=False)
df['categories'] = df['col_name'].mask(m).ffill()
df['items'] = df.pop('col_name').str.replace('[\(\)]', '')
df = df[m]

print (df)
  categories  items
1  Category1  item1
2  Category1  item2
4  Category2  item3
5  Category2  item4
6  Category2  item5

通过以下方式更改添加数字的掩码的解决方案：

m = df['col_name'].str.contains('[^A-Za-z0-9\s]')
df['categories'] = df['col_name'].mask(m).ffill()
df['items'] = df.pop('col_name').str.replace('[\()]', '')
df = df[m]

print (df)
  categories  items
1  Category1  item1
2  Category1  item2
4  Category2  item3
5  Category2  item4
6  Category2  item5

只有当他的大陆都以类似的子串开始时，这才有效！我怀疑情况会是这样！@Mit检查标记
df['category']=df.col\u name.mask（df.col\u name.str.endswith（'））.ffill（）