Python: pandas.DataFrame.insert ValueError: Buffer有错误的维数.<

Question

在DataFrame中，我想从总是在特定单词之后的字符串中提取一个整数(0-9)，并将其作为新列添加到特定位置(而不是结束)。在下面的简化示例中，我想提取单词"number"后面的整数。

DataFrame:

testDf = ['Number1', 'number2', 'aNumber8', 'Number6b']
df = pd.DataFrame(testDf, columns=['Tagname'])
Tagname
Number1
number2
aNumber8
Number6b

下面的代码可以工作，但由于它在数据框的末尾添加了列，因此我必须移动该列。

df['Number'] = df['Tagname'].str.extract(r'number*(d)', re.IGNORECASE)
Tagname    Number
Number1     1
number2     2
aNumber8    8
Number6b    6
insertNum = df['Number']
df.drop(labels=['Number'], axis=1, inplace = True)
df.insert(0, 'Number', insertNum)
Number    Tagname
1         Number1
2         number2
8         aNumber8
6         Number6b

我希望我能做的是使用。insert()，但是这会引发如下所示的ValueError。

df.insert(0, 'Number', df['Tagname'].str.extract(r'number*(d)', re.IGNORECASE))
ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)

可以这样使用。insert()吗?

Answer 1

使用expand=False代替Series.str.extract中的Series，如果省略它将得到一个或多个DataFrame列，因为默认参数为expand=True:

:

print (df['Tagname'].str.extract(r'number*(d)', re.IGNORECASE))
0
0  1
1  2
2  8
3  6
print (df['Tagname'].str.extract(r'number*(d)', re.IGNORECASE, expand=False))
0    1
1    2
2    8
3    6
Name: Tagname, dtype: object

---

df.insert(0,'Number',df['Tagname'].str.extract(r'number*(d)', re.IGNORECASE, expand=False))
print (df)
Number   Tagname
0      1   Number1
1      2   number2
2      8  aNumber8
3      6  Number6b