Панды: разделить строку на последнее вхождение

Question

Панды: разделить строку на последнее вхождение

1

Я пытаюсь разбить столбец в кадре данных pandas на основе символа разделителя и получить последний раздел.

pandas имеет str.rsplit и str.rpartition.

Если я попробую:

df_client["Subject"].str.rsplit("-", 1)

я получил

0 [Activity -Location, UserCode]
1 [Активность -Location, UserCode]

и если я попробую

df_client["Subject"].str.rpartition("-")

я получил

      0            1      2   
0 Активность -Location - UserCode
1 Активность -Location - UserCode

Если я сделаю

df_client["Subject"].str.rpartition("-")[2]

я получил

0 UserCode

чего я хочу.

Для меня str.rsplit кажется неинтуитивным.

Получив список разделенной строки, как я могу выбрать один элемент, который мне нужен?

Alan 02 сен. 2018, в 19:27

Источник

Теги:

python

pandas

2 ответа

0

Используйте expand=True:

df_client["Subject"].str.split('-', expand=True)[2]

Andrey Portnoy 02 сен. 2018, в 15:03

0

Это должен быть str.rsplit('-', expand=True)[1] так как я иду справа налево. Не знал о expand=True , это полезно знать.
Alan 02 сен. 2018, в 17:00
0

@ Алан Вы хотели получить UserCode ?
Andrey Portnoy 02 сен. 2018, в 17:01
0

Да, я упомянул в вопросе, что я был после UserCode.
Alan 02 сен. 2018, в 17:03
0

@Alan Может быть, я неправильно истолковываю, но если ваша начальная строка - Activity-Location-UserCode , то .str.rsplit('-', expand=True)[1] даст вам Location вместо UserCode .
Andrey Portnoy 02 сен. 2018, в 17:10
0

Нет, потому что rsplit начинается в конце и идет влево. Было бы увидеть Activity-Location-UserCode , а затем разделить на Activity-Location, UserCode , потому что maxsplit=1 . Без установки maxsplit , да, вы были бы правы, сказав, что [1] даст Location - в этом случае не будет никакой разницы в использовании split или rsplit .
Alan 02 сен. 2018, в 17:23
0

@ Алан, я прошу прощения, я имел в виду .split как и в моем ответе, а не .rsplit .
Andrey Portnoy 02 сен. 2018, в 17:23
0

@Alan С .split вам нужно [2] чтобы получить UserCode .
Andrey Portnoy 02 сен. 2018, в 17:25
1

Да, ключевой момент (который я не упомянул в вопросе, поскольку он не слишком важен для вопроса, но относится к данному обсуждению), заключается в том, что я не знаю, сколько символов разделителя появится. Split ... [2] работает только для определенного количества разделителей. Однако, поскольку я всегда rsplit ... [1] за последним пунктом, rsplit ... [1] является наиболее подходящим, поскольку он будет работать независимо от количества разделителей.
Alan 02 сен. 2018, в 17:29

Показать ещё 6 комментариев

Ещё вопросы

Это должен быть str.rsplit('-', expand=True)[1] так как я иду справа налево. Не знал о expand=True , это полезно знать.
Да, я упомянул в вопросе, что я был после UserCode.
@Alan Может быть, я неправильно истолковываю, но если ваша начальная строка - Activity-Location-UserCode , то .str.rsplit('-', expand=True)[1] даст вам Location вместо UserCode .
Нет, потому что rsplit начинается в конце и идет влево. Было бы увидеть Activity-Location-UserCode , а затем разделить на Activity-Location, UserCode , потому что maxsplit=1 . Без установки maxsplit , да, вы были бы правы, сказав, что [1] даст Location - в этом случае не будет никакой разницы в использовании split или rsplit .
@ Алан, я прошу прощения, я имел в виду .split как и в моем ответе, а не .rsplit .
@Alan С .split вам нужно [2] чтобы получить UserCode .
Да, ключевой момент (который я не упомянул в вопросе, поскольку он не слишком важен для вопроса, но относится к данному обсуждению), заключается в том, что я не знаю, сколько символов разделителя появится. Split ... [2] работает только для определенного количества разделителей. Однако, поскольку я всегда rsplit ... [1] за последним пунктом, rsplit ... [1] является наиболее подходящим, поскольку он будет работать независимо от количества разделителей.

jezrael · Accepted Answer · 2018-09-02T15-21-00.000Z

Я думаю, что нужно индексировать str, работая с итерабельными:

#select last lists 
df_client["Subject"].str.rsplit("-", 1).str[-1]
#select second lists
df_client["Subject"].str.rsplit("-", 1).str[1]

Если производительность важна, используйте list comprehension:

df_client['last_col'] = [x.rsplit("-", 1)[-1] for x in df_client["Subject"]]
print (df_client)
                      Subject  last_col
0  Activity-Location-UserCode  UserCode
1  Activity-Location-UserCode  UserCode