Python 字符串拆分为多个字符

Question

df = pd.DataFrame({'columnA': ['apple:50-100(+)', 'peach:75-125(-)', 'banana:100-150(+)']})

正则表达式DataFrame ……如果我想将'apple:50-100(+)' （以及上面的其他示例字符串） DataFrame为如下所示的DataFrame ，那么最好的方法是什么？

期望的输出：

Answer 1

如果您提供有关格式的更多详细信息，我可以更新正则表达式。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'columnA': ['apple:50-100(+)', 'peach:75-125(-)', 'banana:100-150(+)']})

pattern = r"(.*):(\d+)-(\d+)\(([+-])\)"

new_df = df['columnA'].str.extract(pattern)

df ：

             columnA
0    apple:50-100(+)
1    peach:75-125(-)
2  banana:100-150(+)

new_df ：

        0    1    2  3
0   apple   50  100  +
1   peach   75  125  -
2  banana  100  150  +

Answer 2

re.split可用于拆分与模式匹配的任何字符串。 对于您给出的示例，以下内容应该有效

re.split(r'[\:\-\(\)]+', your_string)

它在所有冒号、连字符和括号（“:”、“-”、“(”和“)”)上拆分字符串

这会导致一个空字符串作为列表的最后一个成员，您可以将其切掉

re.split(r'[\:\-\(\)]+', your_string)[:-1]

或者过滤掉空值

filter(None, re.split(r'[\:\-\(\)]+', your_string))

Answer 3

这是一个替代方案：

Python 3.7.5 (default, Oct 17 2019, 12:16:48) 
[GCC 9.2.1 20190827 (Red Hat 9.2.1-1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import re
>>> import pandas as pd
>>> split_it = re.compile(r'(\w+):(\d+)[-](\d+)\((.)\)')
>>> df = pd.DataFrame(split_it.findall('apple:50-100(+)'))
>>> df
       0   1    2  3
0  apple  50  100  +
>>>