使用 Pandas 从数据框中删除部分字符串

Question

如果我有这样的数据框：

id    str
01    abc_d(a)
02    ab_d(a)
03    abcd_e(a)
04    a_b(a)

我怎样才能得到如下的数据框？抱歉，我制作了这个数据框来代表我的实际问题。谢谢。

id    str
01    d
02    d
03    e
04    b

Answer 1

使用extract

df['str']=df['str'].str.extract("\_(.*)\(",expand=True) 
df
Out[585]: 
   id str
0   1   d
1   2   d
2   3   e
3   4   b

Answer 2

也许你可以试试split类似于example：

df['str'] = df['str'].str.split('_').str.get(1).str[0]

或者，

df['str'] = df['str'].str.split('_').str.get(1).str.split('(').str[0]

Answer 3

使用pd.Series.str.split。特定于您的特定格式。

df['str'] = df['str'].str.split('_').str[-1].str[0]

print(df)

   id str
0   1   d
1   2   d
2   3   e
3   4   b

Answer 4

（错误答案）

Series.str.split汤

df['str'] = df['str'].str.split('(').str[0].str.split('_').str[-1]    
df

   id str
0   1   d
1   2   d
2   3   e
3   4   b

---

（不那么糟糕的答案）

Series.str.extract

df['str'] = df['str'].str.extract(r'_([^_]+)\(', expand=False)
df

   id str
0   1   d
1   2   d
2   3   e
3   4   b

正则表达式方法有相当一部分开销，str.extract 并没有做太多改进。

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（更好的答案）

re.search 与列表组合

import re

p = re.compile(r'(?<=_)[^_]+(?=\()')
df['str'] = [p.search(x)[0] for x in df['str'].tolist()] 
df

   id str
0   1   d
1   2   d
2   3   e
3   4   b

这应该比上述方法更快。我发现列表推导与大多数矢量化字符串 pandas 方法相比非常快，即使这确实使用了正则表达式。我提前预编译了模式以缓解一些性能问题。

---

（也是一个更好的答案）

str.split 与列表组合

df['str'] = [
    x.split('(', 1)[0].split('_')[1] for x in df['str'].tolist()
]
df

   id str
0   1   d
1   2   d
2   3   e
3   4   b

这结合了两全其美，列表组合的性能和纯 Python 字符串拆分的速度。应该是最快的。

---

性能

df_test = pd.concat([df] * 10000, ignore_index=True)

%timeit df_test['str'].str.extract(r'_([^_]+)\(', expand=False)
%timeit df_test['str'].str.split('(').str[0].str.split('_').str[-1] 
%timeit [p.search(x)[0] for x in df_test['str'].tolist()] 
%timeit [x.split('(', 1)[0].split('_')[1] for x in df_test['str'].tolist()]

70.4 ms ± 623 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
99.6 ms ± 730 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
31 ms ± 877 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
30 ms ± 431 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)  # fastest but not by much