Question

我是绝对的初学者。我在使用Python将Excel文件中的字符串切片时遇到问题。我的Excel文件包含以下信息：

Column 1:

ordercode   
PMC11-AA1L1FAVWJA   
PMC21-AA1A1CBVXJA   
PMP11-AA1L1FAWJJ    
PMP21-AA1A1FBWJJ    
PMP23-AA1A1FA3EJ+JA
PTP31B-AA3D1HGBVXJ  
PTC31B-AA3D1CGBWBJA 
PTP33B-AA3D1HGB1JJ

我想根据是否为“ ordercode”列中的字符串进行切片
“ PMC11” /“ PMC21” /“ PMP21” /“ PMP11” /“ PMP23” /“ PTP31B” /“ PTP33B” /“ PTC31B”在不同位置，并将其保存在新列“ pressurerange”中。在Excel中，我使用了以下代码，效果很好：

=IF(OR(ISNUMBER(SEARCH("PMC11",A2)),ISNUMBER(SEARCH("PMC21",A2)),ISNUMBER(SEARCH("PMP11",A2)),ISNUMBER(SEARCH("PMP21",A2)),ISNUMBER(SEARCH("PMP23",A2))),MID(A2,11,2),MID(A2,12,2))

但是在Python中，我使用了以下代码，但无法正常工作。

Python代码：

import pandas as pd
#Assigning the worksheet to file
file="Stratification_worksheet.xlsx"
#Loading the spreadsheet 
data= pd.ExcelFile(file)
#sheetname
print(data.sheet_names)
#loading the sheetname to df1
df=data.parse("Auftrag")
print(df)

#creating a new column preessurerange and slicing the pressure range from order code

for index,row in df.iterrows():
    if "PMC11" in df.loc[index,"ordercode"]:
        df["pressurerange"]=df["ordercode"].str.slice(10,12)
    elif "PMC21" in df.loc[index,"ordercode"]:
        df["pressurerange"]=df["ordercode"].str.slice(10,12)
    elif "PMP11" in df.loc[index,"ordercode"]:
        df["pressurerange"]=df["ordercode"].str.slice(10,12)
    elif "PMP21" in df.loc[index,"ordercode"]:
        df["pressurerange"]=df["ordercode"].str.slice(10,12)
    elif "PMP23" in df.loc[index,"ordercode"]:
        df["pressurerange"]=df["ordercode"].str.slice(10,12)
    elif "PTP31B" in df.loc[index,"ordercode"]:
        df["pressurerange"]=df["ordercode"].str.slice(11,13)
    elif "PTP33B" in df.loc[index,"ordercode"]:
        df["pressurerange"]=df["ordercode"].str.slice(11,13)
    elif "PTC31B" in df.loc[index,"ordercode"]:
        df["pressurerange"]=df["ordercode"].str.slice(11,13)
    else:
        df["pressurerange"]="NONE"
    print(df.loc[:,["pressurerange"]])
    break

在这里执行的操作是检查第一个IF条件，并在所有列的位置（10,12）处对字符串进行切片。我知道我在以下代码中做错了。但是我不知道要使用的确切代码是什么。

=df["pressurerange"]=df["ordercode"].str.slice(10,12)

Answer 1

一般解决方案使用无-的数据，然后返回NaN s。

我认为有numpy.select创建的条件需要str.startswith：

L1 = ["PMC11","PMC21","PMP21","PMP11","PMP23"]
L2 = ["PTP31B","PTP33B","PTC31B"]
m1 = df["ordercode"].str.startswith(tuple(L1))
m2 = df["ordercode"].str.startswith(tuple(L2))

a = df["ordercode"].str.slice(10,12)
b = df["ordercode"].str.slice(11,13)

df["pressurerange"] = np.select([m1, m2], [a, b], default=np.nan)
print (df)
             ordercode pressurerange
0    PMC11-AA1L1FAVWJA            1F
1    PMC21-AA1A1CBVXJA            1C
2     PMP11-AA1L1FAWJJ            1F
3     PMP21-AA1A1FBWJJ            1F
4  PMP23-AA1A1FA3EJ+JA            1F
5   PTP31B-AA3D1HGBVXJ            1H
6  PTC31B-AA3D1CGBWBJA            1C
7   PTP33B-AA3D1HGB1JJ            1H

如果所有值都为-的解决方案应简化为str.split，然后用str[1]选择第二个列表，最后用5-6或{选择字符str[4:6] {3}}：

df["pressurerange"] = df['ordercode'].str.split('-', n=1).str[1].str[4:6]
#alternative solution
#df["pressurerange"] = df['ordercode'].str.split('-', n=1).str[1].str.slice(4,6)
print (df)
             ordercode pressurerange
0    PMC11-AA1L1FAVWJA            1F
1    PMC21-AA1A1CBVXJA            1C
2     PMP11-AA1L1FAWJJ            1F
3     PMP21-AA1A1FBWJJ            1F
4  PMP23-AA1A1FA3EJ+JA            1F
5   PTP31B-AA3D1HGBVXJ            1H
6  PTC31B-AA3D1CGBWBJA            1C
7   PTP33B-AA3D1HGB1JJ            1H

Answer 2

Python比Excel提供了更多的选择。如果您有字符串code = "PMC21-AA1A1CBVXJA"，则可以编写

pressurerange, rest = code.split("-")

，而您在-之前的部分以及之后的部分。我会让你弄清楚如何在工作流程中使用它。

（注意：如果rest部分可以包含其他连字符，请使用code.split("-", 1)将拆分限制为一个匹配项。）

Answer 3

我将使用split：

string = 'PMC11-AA1L1FAVWJA'
pressure_range, columns = string.split('-', 1)
column = columns[4:6]

使用Python从列的每一行中的字符串中切出子字符串

3 个答案: