根據與部分字符串的匹配過濾pandas數據幀

Question

我有一個pandas數據幀，其中包含不同長度和字符的字符串。

例如：

print df['name'][0]
print df['name'][1]
print df['name'][2]
print df['name'][3]

會返回這樣的東西：

UserId : Z5QF1X33A
loginId : test.user
UserId : 0000012348;  searchText : Cap
accountSampleToExclude : 0;  accountSampleName : Sample Text;  UserId : Z5QF1X33A;  accountSampleType : Test;  accountSample : Test

我想要做的是能夠解析列，只返回實際相關的ID，所以基於上面的例子：

Z5QF1X33A
test.user
0000012348
Z5QF1X33A

我認為正則表達式是解決這個問題的一種簡單方法，但到目前為止，我只能為部分情況提出一些硬編碼偽解決方案：

 df['name'] = df['name'].str.strip(r'(?<=\UserId :).*')
 df['name'] = df['name'].str.strip(r'(?<=\loginId :).*')

這適用於類似的行

df['name'][0] 
df['name'][1]

但不適用於其他情況。 任何幫助都會非常感激，我意識到沒有正則表達式就可以解決它，可能只是使用str.split（）方法，但不確定如何以pythonic和/或pandas方式進行。

Answer 1

嘗試這個：

In [31]: df.name.str.extract(r'\b(?:UserId|loginId)\s*:\s*\b([^\s]+)\b', expand=True)
Out[31]:
            0
0   Z5QF1X33A
1   test.user
2  0000012348
3   Z5QF1X33A