如何将regex应用于数据集的所有行



我有一个数据集如下:

data = {"C1" : ['DDDSSDSSDS','SSDDDSSDDS', 
'DDDDDDDDDD','SSSSSSSSSS','SSSSSSSDSS','DDDDDSDDDD','SDDDDDDDDD']}
dt = pd.DataFrame(data)
print(dt)

对于每个字符串,我想得到每个"字符串"的第一个元素和最后一个元素的位置;不间断的S组";。例如,对于第一行,我有"DDDSSDSSDS"(正如你所看到的,我有三组S(,我最喜欢的输出是";S组";s类似于CCD_ 1,其示出了第一、第二和第三"s"的位置;不间断的S组";在第一行。

因此,输出的示例可以是:

C1                         C2
0  DDDSSDSSDS       [(3, 5), (6, 8), (9-10)]
1  SSDDDSSDDS  [(0, 2), (5, 7), (9, 10)]
2  DDDDDDDDDD                         []
3  SSSSSSSSSS                  [(1, 11)]
4  SSSSSSSDSS          [(0, 7), (8, 10)]
5  DDDDDSDDDD                   [(5, 6)]
6  SDDDDDDDDD                   [(0, 1)]

我目前的解决方案是:

def split_it(mystring):
x = re.findall('(S*)', mystring)
if x :
return(x)
dt['C2'] = dt['C1'].apply(split_it)
print(dt)

这导致以下输出:

0  DDDSSDSSDS  [, , , SS, , SS, , S, ]
1  SSDDDSSDDS  [SS, , , , SS, , , S, ]
2  DDDDDDDDDD   [, , , , , , , , , , ]
3  SSSSSSSSSS           [SSSSSSSSSS, ]
4  SSSSSSSDSS        [SSSSSSS, , SS, ]
5  DDDDDSDDDD  [, , , , , S, , , , , ]
6  SDDDDDDDDD  [S, , , , , , , , , , ]

您可以使用

def split_it(mystring):
return [(m.start(), m.end()) for m in re.finditer('S+', mystring)]

输出:

>>> dt['C1'].apply(split_it)
0    [(3, 5), (6, 8), (9, 10)]
1    [(0, 2), (5, 7), (9, 10)]
2                           []
3                    [(0, 10)]
4            [(0, 7), (8, 10)]
5                     [(5, 6)]
6                     [(0, 1)]
Name: C1, dtype: object

re.finditer('S+', mystring)返回字符串中找到的所有匹配对象,您可以通过.start().end()调用获得开始和结束位置。

请注意,由于S*零个或多个S字符匹配,因此输出中存在空匹配,因此需要使用+来匹配一个或多个子

您可以使用findall:应用正则表达式

(
dt
.assign(C2= lambda x: x['C1'].str.findall('S+'))
.assign(C2= lambda x: x.apply(lambda s: [(s[0].find(item),s[0].find(item)+len(item)) for item in s[1]] ,axis=1))
)
C1                        C2
0  DDDSSDSSDS  [(3, 5), (3, 5), (3, 4)]
1  SSDDDSSDDS  [(0, 2), (0, 2), (0, 1)]
2  DDDDDDDDDD                        []
3  SSSSSSSSSS                 [(0, 10)]
4  SSSSSSSDSS          [(0, 7), (0, 2)]
5  DDDDDSDDDD                  [(5, 6)]
6  SDDDDDDDDD                  [(0, 1)]

最新更新