使用正则表达式将DataFrame列拆分为列？

Question

我有一个包含两列的DataFrame，第二列具有以下格式：

1 {{continuity 1.0000e+00} {x-velocity 0.0000e+00} {y-velocity 4.4010e-02} {z-velocity 9.5681e-04} {energy 1.1549e-07} }
2 {{continuity 1.0000e+00} {x-velocity 7.8788e-04} {y-velocity 1.2617e+01} {z-velocity 9.0445e-04} {energy 4.5605e-06} }
3 {{continuity 2.3250e-01} {x-velocity 1.6896e-03} {y-velocity 1.2536e-02} {z-velocity 9.8980e-03} {energy 3.4032e-06} }
4 {{continuity 8.0243e-02} {x-velocity 2.2180e-03} {y-velocity 1.3189e-02} {z-velocity 1.0225e-02} {energy 4.6336e-07} }
5 {{continuity 7.0923e-02} {x-velocity 2.2674e-03} {y-velocity 1.2308e-02} 

我正在尝试使用正则表达式将其分为几列，方法是获取第一个数字，然后将方括号“ {}”之间的所有数字都命名为以下名称：

names=['iter', 'x', 'x-vel', 'y-vel', 'z-vel', 'energy']

但是我似乎只是没有使正则表达式起作用，这是我在一个简单示例中所做的事情：

输入项

>>> a = "1 {{continuity 1.0000e+00} {x-velocity 0.0000e+00} {y-velocity 4.4010e-02} {z-velocity 9.5681e-04} {energy 1.1549e-07} }"
>>> re.findall("(\d*) {*\{\D*(.*?)\}", a)

结果

 >>> [('1', '1.0000e+00'), ('', '0.0000e+00'), ('', '4.4010e-02'), ('', '9.5681e-04'), ('', '1.1549e-07')]

如您所见，我的正则表达式每次出现{}时都会寻找一个数字，但是我不希望这样，那么该怎么做呢？

预期行为

 >>> [('1'), ('1.0000e+00'), ('0.0000e+00'), ('4.4010e-02'), ('9.5681e-04'), ('1.1549e-07')]

当我的正则表达式工作时，我正在尝试为所有列分配一行，看起来像这样：

df[names] = df.first.str.extract(r'(\d*) {*\{\D*(.*?)\}', expand=True)

我真的是数据框的新手，这是解决此问题的正确方法吗？

任何帮助将不胜感激，在此先感谢！

Answer 1

首先，让我们从问题中的一些数据中得出一系列数据。

import pandas as pd    

data = pd.Series('''\
1 {{continuity 1.0000e+00} {x-velocity 0.0000e+00} {y-velocity 4.4010e-02} {z-velocity 9.5681e-04} {energy 1.1549e-07} }
2 {{continuity 1.0000e+00} {x-velocity 7.8788e-04} {y-velocity 1.2617e+01} {z-velocity 9.0445e-04} {energy 4.5605e-06} }
3 {{continuity 2.3250e-01} {x-velocity 1.6896e-03} {y-velocity 1.2536e-02} {z-velocity 9.8980e-03} {energy 3.4032e-06} }
4 {{continuity 8.0243e-02} {x-velocity 2.2180e-03} {y-velocity 1.3189e-02} {z-velocity 1.0225e-02} {energy 4.6336e-07} }'''
          .split('\n'))
print(data)

---

0    1 {{continuity 1.0000e+00} {x-velocity 0.0000e...
1    2 {{continuity 1.0000e+00} {x-velocity 7.8788e...
2    3 {{continuity 2.3250e-01} {x-velocity 1.6896e...
3    4 {{continuity 8.0243e-02} {x-velocity 2.2180e...
dtype: object
       0     

第一个选项是一个简单的正则表达式，用于按顺序查找所有数字。 使用extractall查找每个字符串中的每个匹配项。 这可能已经足够了。 您仍然必须命名列，这并不难。 这将具有一个MultiIndex （稍微先进一点），因为每个匹配项可以具有多个组（但是此正则表达式只有一组），因此需要对其进行.unstack() 。

print(data.str.extractall(r'(\d[\d.e+-]*)').unstack())

---

match  0           1           2           3           4           5
0      1  1.0000e+00  0.0000e+00  4.4010e-02  9.5681e-04  1.1549e-07
1      2  1.0000e+00  7.8788e-04  1.2617e+01  9.0445e-04  4.5605e-06
2      3  2.3250e-01  1.6896e-03  1.2536e-02  9.8980e-03  3.4032e-06
3      4  8.0243e-02  2.2180e-03  1.3189e-02  1.0225e-02  4.6336e-07     

或者，您可以使用命名组正则表达式。 这是从其中一个字符串构建的相当简单的模板。 这会将正则表达式中的名称放入列中。 但是名称必须是有效的Python标识符。 （ x_vel ，不是x-vel ）。 但这仍然可能是您想要的，因为它允许您以attrs的方式访问列（例如df.x_vel而不是df['x-vel'] ）。 这个(?P<foo>...)命名的组语法在re模块文档中都有解释。

print(
    data.str.extract(r'(?P<iter>\d+) {{continuity (?P<x>[^}]+)} {x-velocity (?P<x_vel>[^}]+)} {y-velocity (?P<y_vel>[^}]+)} {z-velocity (?P<z_vel>[^}]+)} {energy (?P<energy>[^}]+)} }',
                     expand=False))

---

  iter           x       x_vel       y_vel       z_vel      energy
0    1  1.0000e+00  0.0000e+00  4.4010e-02  9.5681e-04  1.1549e-07
1    2  1.0000e+00  7.8788e-04  1.2617e+01  9.0445e-04  4.5605e-06
2    3  2.3250e-01  1.6896e-03  1.2536e-02  9.8980e-03  3.4032e-06
3    4  8.0243e-02  2.2180e-03  1.3189e-02  1.0225e-02  4.6336e-07

请注意，这里使用的是extract而不是extractall ，因为正则表达式本身有多个组。