將一個pandas列文本拆分為多個列

Question

例如，我有一個pandas列包含

text
A1V2
B2C7Z1

我想將它拆分為26（AZ）列，其中字母跟隨值，如果缺少，則為-1。

所以，它可以

text    A  B  C  D ...  Z
A1V2    1  -1 -1 -1 ... -1
B2C7Z1 -1  2  7  -1 ... 1

有沒有快速的方式，而不是使用df.apply（）？

跟進：感謝Psidom的精彩回答。 當我使用該方法運行4百萬行時，我花了1個小時。 我希望有另一種方法可以讓它更快。 似乎str.extractall（）是最耗時的。

Answer 1

嘗試str.extractall與正則表達式(?P<key>[AZ])(?P<value>[0-9]+)將密鑰（ [AZ] ）值（ [0-9] + ）提取到單獨的列中從長到寬的變換應該會讓你到那里。

這里的正則表達式(?P<key>[AZ])(?P<value>[0-9]+)與letterDigits模式匹配，兩個捕獲組在結果中分為兩列，分別為列鍵和值 （帶?P<>語法）;

由於extractall將多個匹配放入單獨的行中，因此您需要將其轉換為寬格式，並在key列上使用unstack ：

(df.text.str.extractall("(?P<key>[A-Z])(?P<value>[0-9]+)")
 .reset_index('match', drop=True)
 .set_index('key', append=True)
 .value.unstack('key').fillna(-1))

#key    A   B   C   V   Z
#  0    1  -1  -1   2  -1
#  1   -1   2   7  -1   1