我有一个数据框df
,其中一列包含多行换行文本:
df = pd.DataFrame({'ID': ['1','3', '3'], \
'code_description': ['N1.12 - some description - further details of the case\nR31 - customer not satisfied, (case processed)', '"C3.42 - some description - further details of the case\nL91.29 - some description : case processed"','"O20.12 - some description - further details of the case\nZ30.00 - some description / case further details\nL20 - some description "'], \
'postcode': ['1037', '2512','2512'], \
'age': ['34', '56','56']})
我想拆分存储在code_description
列中的多行数据,并且只想获取诸如N1.12或R31等的代码,并且每行ID
仅获得一个代码。同时,我想将其他列保留在数据框中,但是我没有得到如何获得它的信息。
我尝试使用str.split()方法拆分换行符,然后使用相同的代码来分隔代码。我做了以下事情:
df['code_description'].str.split("\n", expand=True).stack()
然后使用
df['code_description'].str.split(" - ").str[0]
提取代码。但是使用这种方法,我失去了与ID
和其他列(例如postcode
和age
)有关的信息。
我想要的输出如下:
ID code_description postcode age
0 1 N1.12 1037 34
1 1 R31 1037 34
2 3 C3.42 2512 56
3 3 L91.29 2512 56
4 3 O20.12 2512 56
5 3 Z30.00 2512 56
6 3 L20 2512 56
在Pandas中有没有很好的方法来获得这样的输出?
答案 0 :(得分:1)
sr = df.code_description.str.extractall(
re.compile('(?P<extracted_code_description>[0-9A-Z\.]+)\s-\s'))
sr = sr.set_index(sr.index.droplevel(1))
result = pd.merge(left=df, right=sr, left_index=True, right_index=True, how='left')
print(result[['ID', 'extracted_code_description', 'postcode', 'age']])
输出:
ID extracted_code_description postcode age
0 1 N1.12 1037 34
0 1 R31 1037 34
1 3 C3.42 2512 56
1 3 L91.29 2512 56
2 3 O20.12 2512 56
2 3 Z30.00 2512 56
2 3 L20 2512 56
您可能需要在此优化正则表达式,以便普遍适用于所有情况。