大 pandas 使用正则表达式将列表分为几列 [英] pandas split list into columns with regex

问题描述

我有一个字符串列表:

content
01/09/15, 10:07 - message1
01/09/15, 10:32 - message2
01/09/15, 10:44 - message3

我想要一个数据框，例如:

I want a data frame, like:

     date                message
01/09/15, 10:07          message1
01/09/15, 10:32          message2
01/09/15, 10:44          message3

考虑到我列表中所有字符串均以该格式开头的事实，我可以按-进行拆分，但我希望寻找一种更智能的方法.

Considering the fact that all my strings in the list starts in that format, I can just split by -, but I rather look for a smarter way to do so.

history = pd.DataFrame([line.split(" - ", 1) for line in content], columns=['date', 'message'])

(之后我将日期转换为日期时间)

(I'll convert the date to date time afterwards)

任何帮助将不胜感激.

Any help would be appreciated.

推荐答案

您可以使用str.extract-命名组可以成为列名

You can use str.extract - where named groups can become column names

In [5827]: df['content'].str.extract('(?P<date>[\s\S]+) - (?P<message>[\s\S]+)', 
                                     expand=True)
Out[5827]:
              date   message
0  01/09/15, 10:07  message1
1  01/09/15, 10:32  message2
2  01/09/15, 10:44  message3

---

详细信息

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Details

In [5828]: df
Out[5828]:
                      content
0  01/09/15, 10:07 - message1
1  01/09/15, 10:32 - message2
2  01/09/15, 10:44 - message3

这篇关于大 pandas 使用正则表达式将列表分为几列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！