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[英]How could I split the result in a column into two separate columns in python?
[英]How can I split columns with regex to move trailing CAPS into a separate column?
我正在尝试使用正则表达式拆分列,但似乎无法正确拆分。 我正在尝试将所有尾随大写字母移动到单独的列中。 所以我得到了连续 2-4 个大写字母的所有大写字母。 但是,它只留下'Name'
列,而'Team'
列是空白的。
这是我的代码:
import pandas as pd
url = "https://www.espn.com/nba/stats/player/_/table/offensive/sort/avgAssists/dir/desc"
df = pd.read_html(url)[0].join(pd.read_html(url)[1])
df[['Name','Team']] = df['Name'].str.split('[A-Z]{2,4}', expand=True)
我要这个:
print(df.head(5).to_string())
RK Name POS GP MIN PTS FGM FGA FG% 3PM 3PA 3P% FTM FTA FT% REB AST STL BLK TO DD2 TD3 PER
0 1 LeBron JamesLA SF 35 35.1 24.9 9.6 19.7 48.6 2.0 6.0 33.8 3.7 5.5 67.7 7.9 11.0 1.3 0.5 3.7 28 9 26.10
1 2 Ricky RubioPHX PG 30 32.0 13.6 4.9 11.9 41.3 1.2 3.7 31.8 2.6 3.1 83.7 4.6 9.3 1.3 0.2 2.5 12 1 16.40
2 3 Luka DoncicDAL SF 32 32.8 29.7 9.6 20.2 47.5 3.1 9.4 33.1 7.3 9.1 80.5 9.7 8.9 1.2 0.2 4.2 22 11 31.74
3 4 Ben SimmonsPHIL PG 36 35.4 14.9 6.1 10.8 56.3 0.1 0.1 40.0 2.7 4.6 59.0 7.5 8.6 2.2 0.7 3.6 19 3 19.49
4 5 Trae YoungATL PG 34 35.1 28.9 9.3 20.8 44.8 3.5 9.4 37.5 6.7 7.9 85.0 4.3 8.4 1.2 0.1 4.8 11 1 23.47
变成这样:
print(df.head(5).to_string())
RK Name Team POS GP MIN PTS FGM FGA FG% 3PM 3PA 3P% FTM FTA FT% REB AST STL BLK TO DD2 TD3 PER
0 1 LeBron James LA SF 35 35.1 24.9 9.6 19.7 48.6 2.0 6.0 33.8 3.7 5.5 67.7 7.9 11.0 1.3 0.5 3.7 28 9 26.10
1 2 Ricky Rubio PHX PG 30 32.0 13.6 4.9 11.9 41.3 1.2 3.7 31.8 2.6 3.1 83.7 4.6 9.3 1.3 0.2 2.5 12 1 16.40
2 3 Luka Doncic DAL SF 32 32.8 29.7 9.6 20.2 47.5 3.1 9.4 33.1 7.3 9.1 80.5 9.7 8.9 1.2 0.2 4.2 22 11 31.74
3 4 Ben Simmons PHIL PG 36 35.4 14.9 6.1 10.8 56.3 0.1 0.1 40.0 2.7 4.6 59.0 7.5 8.6 2.2 0.7 3.6 19 3 19.49
4 5 Trae Young ATL PG 34 35.1 28.9 9.3 20.8 44.8 3.5 9.4 37.5 6.7 7.9 85.0 4.3 8.4 1.2 0.1 4.8 11 1 23.47
您可以使用^(.*?)([AZ]+)$
或^(.*[^AZ])([AZ]+)$
等正则表达式将数据提取到两列中:
df[['Name','Team']] = df['Name'].str.extract('^(.*?)([A-Z]+)$', expand=True)
这将保留所有“名称”组中不是大写字母的最后一个字符和“团队”组中的最后一个大写字母。
细节
^
- 字符串的开始(.*?)
- 捕获组 1:除换行符以外的任何零个或多个字符,尽可能少(.*[^AZ])
- 除换行符以外的任何零个或多个字符,尽可能多,直到最后一个不是 ASCII 大写字母的字符(允许后续模式匹配)(注意,此模式暗示最后一个大写字母前至少有 1 个字符)([AZ]+)
- 捕获组 2:一个或多个 ASCII 大写字母$
- 字符串的结尾。我在功能上做了一些改动,您可能需要添加 re 包。
它有点手动,但我希望这足够了。 祝你有美好的一天!
df_obj_skel = dict()
df_obj_skel['Name'] = list()
df_obj_skel['Team'] = list()
for index,row in df.iterrows():
Name = row['Name']
Findings = re.search('[A-Z]{2,4}$', Name)
Refined_Team = Findings[0]
Refined_Name = re.sub(Refined_Team + "$", "", Name)
df_obj_skel['Team'].append(Refined_Team)
df_obj_skel['Name'].append(Refined_Name)
df_final = pd.DataFrame(df_obj_skel)
print(df_final)
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