使用Pandas从数据框中删除部分字符串

Question

如果我有这样的数据帧：

id    str
01    abc_d(a)
02    ab_d(a)
03    abcd_e(a)
04    a_b(a)

我如何获得如下数据帧？ 对不起，我构建这个数据框来代表我的真实问题。 谢谢。

id    str
01    d
02    d
03    e
04    b

Answer 1

使用extract

df['str']=df['str'].str.extract("\_(.*)\(",expand=True) 
df
Out[585]: 
   id str
0   1   d
1   2   d
2   3   e
3   4   b

Answer 2

（错误的答案）

Series.str.split汤

df['str'] = df['str'].str.split('(').str[0].str.split('_').str[-1]    
df

   id str
0   1   d
1   2   d
2   3   e
3   4   b

---

（少回答错误）

Series.str.extract

df['str'] = df['str'].str.extract(r'_([^_]+)\(', expand=False)
df

   id str
0   1   d
1   2   d
2   3   e
3   4   b

正则表达式方法带来了相当大的开销，而str.extract并没有太大的帮助使事情变得更好。

---

（更好的答案）

使用list comp进行re.search

import re

p = re.compile(r'(?<=_)[^_]+(?=\()')
df['str'] = [p.search(x)[0] for x in df['str'].tolist()] 
df

   id str
0   1   d
1   2   d
2   3   e
3   4   b

这应该比上述方法更快。 我发现与大多数矢量化字符串pandas方法相比，列表推导非常快，即使这确实使用了正则表达式。 我提前预编译模式以减轻一些性能问题。

---

（也是一个更好的答案）

str.split与list comp

df['str'] = [
    x.split('(', 1)[0].split('_')[1] for x in df['str'].tolist()
]
df

   id str
0   1   d
1   2   d
2   3   e
3   4   b

这结合了两个世界的优点，列表comp的性能和纯python字符串拆分的速度。 应该是最快的。

---

性能

df_test = pd.concat([df] * 10000, ignore_index=True)

%timeit df_test['str'].str.extract(r'_([^_]+)\(', expand=False)
%timeit df_test['str'].str.split('(').str[0].str.split('_').str[-1] 
%timeit [p.search(x)[0] for x in df_test['str'].tolist()] 
%timeit [x.split('(', 1)[0].split('_')[1] for x in df_test['str'].tolist()]

70.4 ms ± 623 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
99.6 ms ± 730 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
31 ms ± 877 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
30 ms ± 431 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)  # fastest but not by much

Answer 3

可能是你可以尝试split类似的例子 ：

df['str'] = df['str'].str.split('_').str.get(1).str[0]

要么，

df['str'] = df['str'].str.split('_').str.get(1).str.split('(').str[0]

Answer 4

使用pd.Series.str.split 。 具体到您的特定格式。

df['str'] = df['str'].str.split('_').str[-1].str[0]

print(df)

   id str
0   1   d
1   2   d
2   3   e
3   4   b