Question

我有一个字符串列表：

content
01/09/15, 10:07 - message1
01/09/15, 10:32 - message2
01/09/15, 10:44 - message3

我想要一个数据框，例如：

     date                message
01/09/15, 10:07          message1
01/09/15, 10:32          message2
01/09/15, 10:44          message3

考虑到列表中的所有字符串都以该格式开头，我可以按-拆分，但我宁愿寻找更聪明的方法。

history = pd.DataFrame([line.split(" - ", 1) for line in content], columns=['date', 'message'])

（我之后将日期转换为日期时间）

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

您可以使用str.extract - 其中命名组可以成为列名

In [5827]: df['content'].str.extract('(?P<date>[\s\S]+) - (?P<message>[\s\S]+)', 
                                     expand=True)
Out[5827]:
              date   message
0  01/09/15, 10:07  message1
1  01/09/15, 10:32  message2
2  01/09/15, 10:44  message3

详细

In [5828]: df
Out[5828]:
                      content
0  01/09/15, 10:07 - message1
1  01/09/15, 10:32 - message2
2  01/09/15, 10:44 - message3

Answer 2

\s+-\s+使用str.split - \s+是一个或多个空格：

df[['date','message']] = df['content'].str.split('\s+-\s+', expand=True)
print (df)
                      content             date   message
0  01/09/15, 10:07 - message1  01/09/15, 10:07  message1
1  01/09/15, 10:32 - message2  01/09/15, 10:32  message2
2  01/09/15, 10:44 - message3  01/09/15, 10:44  message3

如果需要删除content列添加DataFrame.pop：

df[['date','message']] = df.pop('content').str.split('\s+-\s+', expand=True)

print (df)
              date   message
0  01/09/15, 10:07  message1
1  01/09/15, 10:32  message2
2  01/09/15, 10:44  message3

pandas将列表拆分为带正则表达式的列

2 个答案: