根据相同字符的不同位置将正则表达式应用于熊猫列

Question

我有一个如下所示的数据框

tdf = pd.DataFrame({'text_1':['value: 1.25MG - OM - PO/TUBE - ashaf', 'value:2.5 MG - OM - PO/TUBE -test','value: 18 UNITS(S)','value: 850 MG - TDS AFTER FOOD - SC (SUBCUTANEOUS) -had', 'value: 75 MG - OM - PO/TUBE']})

我想应用正则表达式并根据下面给出的规则创建两列

col val 应该存储value: 之后和first hyphen 之前的所有文本

col Adm 应该存储third hyphen 之后的所有文本

我尝试了以下方法，但它不能正常工作

tdf['text_1'].str.findall('[.0-9]+\s*[mgMG/lLcCUNIT]+')

Answer 1

对于您显示的示例，您能否尝试以下操作。

tdf[["val", "Adm"]] = tdf["text_1"].str.extract(r'^value:\s?(\S+(?:\s[^-]+)?)(?:\s-\s.*?-([^-]*)(?:-.*)?)?$', expand=True)
tdf

Online demo for above regex

输出如下。

                                                    text_1          val                  Adm
0                     value: 1.25MG - OM - PO/TUBE - ashaf       1.25MG             PO/TUBE 
1                        value:2.5 MG - OM - PO/TUBE -test       2.5 MG             PO/TUBE 
2                                       value: 18 UNITS(S)  18 UNITS(S)                  NaN
3  value: 850 MG - TDS AFTER FOOD - SC (SUBCUTANEOUS) -had       850 MG   SC (SUBCUTANEOUS) 
4                              value: 75 MG - OM - PO/TUBE        75 MG              PO/TUBE

说明：为上述添加详细说明。

^value:\s?       ##Checking if value starts from value: space is optional here.
(\S+             ##Starting 1st capturing group from here and matching all non space here.
  (?:\s[^-]+)?   ##In a non-capturing group matching space till - comes keeping it optional.
)                ##Closing 1st capturing group here.
(?:\s-\s.*?-     ##In a non-capturing group matching space-space till - first occurrence.
  ([^-]*)        ##Creating 2nd capturing group which has values till next - here.
  (?:-.*)?       ##In a non capturing group from - till end of value keeping it optional.
)?$              ##Closing non-capturing group at the end of the value here.

Answer 2

Series.str.extract

tdf['text_1'].str.extract(r'^value:\s?([^-]+)(?:\s-.*?-\s)?([^-]*)(?:\s|$)')

---

             0                  1
0       1.25MG            PO/TUBE
1       2.5 MG            PO/TUBE
2  18 UNITS(S)                   
3       850 MG  SC (SUBCUTANEOUS)
4        75 MG            PO/TUBE

正则表达式详细信息：

• ^ : 在行首断言位置
• value:：匹配字符序列value:
• \s?：匹配零到一次之间的任何空白字符
• ([^-]+) ：第一个捕获组匹配除- 之外的任何字符一次或多次
• (?:\s-.*?-\s)? : 零和一次之间的非捕获组匹配
  • \s: 匹配单个空白字符
  • - ：匹配字符 -
  • .*? ：匹配零次到无限次之间的任何字符，但尽可能少地匹配
  • - ：匹配字符 -
  • \s : 匹配单个空白字符
• ([^-]*) ：第二个捕获组匹配除- 之外的任何字符零次或多次
• (?:\s|$) ：非捕获组
  • \s- : 匹配单个空白字符
  • |：或者切换
  • $ : 在行尾断言位置

See the online Regex demo

Answer 3

你可以使用

tdf[["val", "Adm"]] = tdf["text_1"].str.extract(r'^val:\s*([^-]*?)(?:\s*-[^-]*-\s*(.*))?$', expand=True)
# => >>> tdf
                                             text_1          val  \
0                        val: 1.25MG - OM - PO/TUBE       1.25MG   
1                         val:2.5 MG - OM - PO/TUBE       2.5 MG   
2                                  val: 18 UNITS(S)  18 UNITS(S)   
3  val: 850 MG - TDS AFTER FOOD - SC (SUBCUTANEOUS)       850 MG   
4                         val: 75 MG - OM - PO/TUBE        75 MG   


0            PO/TUBE  
1            PO/TUBE  
2                NaN  
3  SC (SUBCUTANEOUS)  
4            PO/TUBE  

请参阅regex demo。

详情：

• ^val: - val: 在字符串的开头（如果 val: 并不总是在字符串的开头，请删除 ^ 锚点）
• \s* - 零个或多个空格
• ([^-]*?) - 第 1 组：- 以外的任何字符尽可能少
• (?:\s*-[^-]*-\s*(.*))? - 可选序列
  • \s* - 零个或多个空格
  • -[^-]*- - 一个-，除- 之外的任何零个或多个字符，然后是-
  • \s* - 零个或多个空格
  • (.*) - 第 2 组：线路的其余部分
• $ - 字符串结束。