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Pandas DataFrame基于字符串添加列

multiple-columns dataframe pandas string python

-1

Gil O'Brien · 技术社区 · 8 年前

我在熊猫数据框中有以下列:

在“统计信息”列中,每个统计信息由空格分隔。我想为每个统计数据创建新的列。问题是不是每一行都有每种类型的统计。例如,第2行中没有“trey”。我该如何完成这一壮举?

我尝试了这个,但它只是在每个“”之后添加了新列:

nba_2017_revised4 = nba_2017_revised3.join(nba_2017_revised3['Stats'].str.split(' ', 7, expand=True).rename(columns={0:'Points', 1:'Rebounds', 2:'Assists', 3:'Steals', 4:'Turnovers', 5:'3_Pointers', 6:'FG_Attempts', 7:'FT_Attempts'}))

Date    First Last  Stats   Minutes DKP Team    Opp DRPM
0   20170412.0  Ron Baker   8pt 1rb 4as 2to 1trey 3-6fg 1-2ft   29.350000   14.75   nyk phi -0.56
1   20170409.0  Ron Baker   11pt 8rb 8as 1st 2to 1trey 5-12fg   38.100000   34.50   nyk tor -0.56
2   20170407.0  Ron Baker   2pt 2rb 7as 1to 1-7fg   30.500000   14.50   nyk mem -0.56
3   20170406.0  Ron Baker   12pt 2rb 2as 2to 5-9fg 2-2ft    27.166667   16.50   nyk was -0.56
4   20170404.0  Ron Baker   9pt 4rb 6as 2st 4to 1trey 4-7fg 0-1ft   37.300000   25.50   nyk chi -0.56

谢谢

1 回复 | 直到 8 年前

piRSquared 8 年前

我将使用正则表达式解析每个拆分,将末尾的连续字母作为列值,将前面的字符串作为值。

import pandas as pd
import re

pat = lambda x: re.match('^(.+?)([a-z]+)$', x).groups()
prs = lambda s: pd.Series(*zip(*[pat(x) for x in s.split()]))

df.drop('Stats', 1).join(df.Stats.apply(prs))

       Date First   Last    Minutes    DKP Team  Opp  DRPM as    fg   ft  pt rb   st to trey
0  20170412   Ron  Baker  29.350000  14.75  nyk  phi -0.56  4   3-6  1-2   8  1  NaN  2    1
1  20170409   Ron  Baker  38.100000  34.50  nyk  tor -0.56  8  5-12  NaN  11  8    1  2    1
2  20170407   Ron  Baker  30.500000  14.50  nyk  mem -0.56  7   1-7  NaN   2  2  NaN  1  NaN
3  20170406   Ron  Baker  27.166667  16.50  nyk  was -0.56  2   5-9  2-2  12  2  NaN  2  NaN
4  20170404   Ron  Baker  37.300000  25.50  nyk  chi -0.56  6   4-7  0-1   9  4    2  4    1

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