[英]Pandas AttributeError: 'str' object has no attribute 'loc'
[英]Pandas str.extract: AttributeError: 'str' object has no attribute 'str'
我正在嘗試將此函數從使用split
改為使用str.extract
(regex)。
def bull_lev(x):
spl = x.rsplit(None, 2)[-2].strip("Xx")
if spl.str.isdigit():
return "+" + spl + "00"
return "+100"
def bear_lev(x):
spl = x.rsplit(None, 2)[-2].strip("Xx")
if spl.str.isdigit():
return "-" + spl + "00"
return "-100"
df["leverage"] = df["name"].map(lambda x: bull_lev(x)
if "BULL" in x else bear_lev(x) if "BEAR" in x else "+100"
我使用pandas
的DataFrame
的處理:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(["BULL AXP UN X3 VON", "BEAR ESTOX 12x S"], columns=["name"])
期望的輸出:
name leverage
"BULL AXP UN X3 VON" "+300"
"BEAR ESTOX 12x S" "-1200"
錯誤的正則表達式嘗試"BULL"
:
def bull_lev(x):
#spl = x.rsplit(None, 2)[-2].strip("Xx")
spl = x.str.extract(r"(X\d+|\d+X)\s", flags=re.IGNORECASE).strip("x")
if spl.str.isdigit():
return "+" + spl + "00"
return "+100"
df["leverage"] = df["name"].map(lambda x: bull_lev(x)
if "BULL" in x else bear_lev(x) if "BEAR" in x else "+100")
產生錯誤:
Traceback (most recent call last):
File "toolkit.py", line 128, in <module>
df["leverage"] = df["name"].map(lambda x: bull_lev(x)
File "/Python/Virtual/py2710/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/series.py", line 2016, in map
mapped = map_f(values, arg)
File "pandas/src/inference.pyx", line 1061, in pandas.lib.map_infer (pandas/lib.c:58435)
File "toolkit.py", line 129, in <lambda>
if "BULL" in x else bear_lev(x) if "BEAR" in x else "+100")
File "toolkit.py", line 123, in bear_lev
spl = x.str.extract(r"(X\d+|\d+X)\s", flags=re.IGNORECASE).strip("x")
AttributeError: 'str' object has no attribute 'str'
我假設這是由於str.extract
捕獲列表而split
直接使用字符串?
您可以使用以下方法處理正面案例:
In [150]:
import re
df['fundleverage'] = '+' + df['name'].str.extract(r"(X\d+|\d+X)\s", flags=re.IGNORECASE).str.strip('X') + '00'
df
Out[150]:
name fundleverage
0 BULL AXP UN X3 VON +300
1 BULL ESTOX X12 S +1200
您可以使用np.where
在一個班輪中處理這兩種情況:
In [151]:
df['fundleverage'] = np.where(df['name'].str.extract(r"(X\d+|\d+X)\s", flags=re.IGNORECASE).str.strip('X').str.isdigit(), '+' + df['name'].str.extract(r"(X\d+|\d+X)\s", flags=re.IGNORECASE).str.strip('X') + '00', '+100')
df
Out[151]:
name fundleverage
0 BULL AXP UN X3 VON +300
1 BULL ESTOX X12 S +1200
所以上面使用了向量化的str
方法strip
, extract
和isdigit
來實現你想要的。
更新
在您更改您的要求(您不應該這樣做以供將來參考)之后,您可以為牛市和熊市情況屏蔽 df:
In [189]:
import re
df = pd.DataFrame(["BULL AXP UN X3 VON", "BEAR ESTOX 12x S"], columns=["name"])
bull_mask_name = df.loc[df['name'].str.contains('bull', case=False), 'name']
bear_mask_name = df.loc[df['name'].str.contains('bear', case=False), 'name']
df.loc[df['name'].str.contains('bull', case=False), 'fundleverage'] = np.where(bull_mask_name.str.extract(r"(X\d+|\d+X)\s", flags=re.IGNORECASE).str.strip('X').str.isdigit(), '+' + bull_mask_name.str.extract(r"(X\d+|\d+X)\s", flags=re.IGNORECASE).str.strip('X') + '00', '+100')
df.loc[df['name'].str.contains('bear', case=False), 'fundleverage'] = np.where(bear_mask_name.str.extract(r"(X\d+|\d+X)\s", flags=re.IGNORECASE).str.strip('x').str.isdigit(), '-' + bear_mask_name.str.extract(r"(X\d+|\d+X)\s", flags=re.IGNORECASE).str.strip('x') + '00', '-100')
df
Out[189]:
name fundleverage
0 BULL AXP UN X3 VON +300
1 BEAR ESTOX 12x S -1200
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