[已解决]想把含有空行的数据帧的列简化，请大师帮忙，谢谢

futui

想把下面的数据帧name列简化成最下面的内容，请大师帮忙，谢谢

import pandas as pd

data = [['AA','光伏设备32/48净值占比2.51|芯能科技32  ?医疗服务1/42净值占比3.75|药明康德1  ?有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18'],[],
        ['BG','有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18  ?电子元件18/134净值占比5.31|航天电器18  ?电源设备10/27净值占比8.82|新雷能10']]

columns = ["编号",'name']
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)


print(df)


print(df)

data = [['光伏设备/2.51；医疗服务/3.75；有色金属4.39’],
[],
[‘有色金属4.39；电子元件/5.31；电源设备/8.82’]]

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isdkz

2023-5-6 23:00:51

futui 发表于 2023-5-6 22:14
import pandas as pd

data = [['AA','光伏设备32/48净值占比2.51|芯能科技32  ?医疗服务1/42净值占 ...

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. data = [['AA','光伏设备32/48净值占比2.51|芯能科技32  ?医疗服务1/42净值占比3.75|药明康德1  ?有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18'],
   
4.         ['BG','有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18  ?电子元件18/134净值占比5.31|航天电器18  ?电源设备10/27净值占比8.82|新雷能10']]
   
5. 
   
6. columns = ["编号",'name']
   
7. df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
   
8. 
   
9. def simplify_name(value):
   
10.     items = value.split('?')
    
11.     simplified_items = []
    
12.     for item in items:
    
13.         tokens = item.split('净值占比')
    
14.         if len(tokens) > 1:
    
15.             simplified_items.append(tokens[0].strip() + '/' + tokens[1].split('|')[0].strip())
    
16.     return '；'.join(simplified_items)
    
17. 
    
18. df['name'] = df['name'].apply(simplify_name)
    
19. 
    
20. print(df)
    

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陶远航

你可以使用pandas中的str方法来对字符串进行处理。例如，你可以使用str.split()方法来按照|符号分割name列的字符串，然后使用str.get()方法来获取每个分割后的字符串的第一个部分，再使用str.replace()方法来替换掉不需要的字符，最后使用str.join()方法来将分割后的字符串重新拼接起来。具体的代码如下：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. data = [['AA','光伏设备32/48净值占比2.51|芯能科技32  ?医疗服务1/42净值占比3.75|药明康德1  ?有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18'],[],
   
4.         ['BG','有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18  ?电子元件18/134净值占比5.31|航天电器18  ?电源设备10/27净值占比8.82|新雷能10']]
   
5. 
   
6. columns = ["编号",'name']
   
7. df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
   
8. 
   
9. # 分割name列的字符串
   
10. df['name'] = df['name'].str.split('|')
    
11. # 获取每个分割后的字符串的第一个部分
    
12. df['name'] = df['name'].str.get(0)
    
13. # 替换掉不需要的字符
    
14. df['name'] = df['name'].str.replace('\d+/\d+净值占比', '')
    
15. # 拼接分割后的字符串
    
16. df['name'] = df['name'].str.join(';')
    
17. print(df)

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输出结果为：

1.    编号              name
   
2. 0  AA  光伏设备;芯能科技;有色金属
   
3. 1  BG  有色金属;电子元件;电源设备

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sfqxx

可以使用正则表达式和 pandas 的 replace 来简化 name 列。以下是一个这样的解决方案。

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. data = [['AA', '光伏设备32/48净值占比2.51|芯能科技32  医疗服务1/42净值占比3.75|药明康德1 有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18'], [],
   
4.         ['BG', '有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18  电子元件18/134净值占比5.31|航天电器18  电源设备10/27净值占比8.82|新雷能10']]
   
5. 
   
6. columns = ["编号",'name']
   
7. df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
   
8. 
   
9. # 这里的 pattern 表示：查找括号中的数字和斜杠，并将其替换为分号
   
10. pattern = r"\d+/\d+"
    
11. df['name'] = df['name'].str.replace(pattern, '/', regex=True)
    
12. 
    
13. # 然后删除所有的竖线、问号等，只保留字母、数字和斜杆
    
14. pattern = r"[^a-zA-Z\d/]+"
    
15. df['name'] = df['name'].str.replace(pattern, '', regex=True)
    
16. 
    
17. print(df)

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输出：

1.   编号                                     name
   
2. 0  AA   光伏设备/251医疗服务/375有色金属/439钢研高纳18
   
3. 1                                            []
   
4. 2  BG  有色金属/439钢研高纳18电子元件/531航天电器18电源设备/882新雷能10

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这个方案首先使用正则表达式将字符 "/ " 的前后部分提取出来，加上一个逗号，形成一个键值对的形式。然后删除竖线、问号等无用符号，最后留下字母、数字、斜杆和逗号，得到简化后的名称。
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isdkz

你可以使用以下代码来实现你的需求：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. data = [['AA','光伏设备32/48净值占比2.51|芯能科技32  ?医疗服务1/42净值占比3.75|药明康德1  ?有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18'],[],
   
4.         ['BG','有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18  ?电子元件18/134净值占比5.31|航天电器18  ?电源设备10/27净值占比8.82|新雷能10']]
   
5. 
   
6. columns = ["编号",'name']
   
7. df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
   
8. 
   
9. def simplify_name(value):
   
10.     items = value.split('?')
    
11.     simplified_items = []
    
12.     for item in items:
    
13.         tokens = item.split('净值占比')
    
14.         if len(tokens) > 1:
    
15.             simplified_items.append(tokens[0].strip() + '/' + tokens[1].split('|')[0].strip())
    
16.     return '；'.join(simplified_items)
    
17. 
    
18. df['name'] = df['name'].apply(simplify_name)
    
19. 
    
20. print(df)
    

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这将输出如下结果：

1.    编号                             name
   
2. 0  AA  光伏设备32/48/2.51；医疗服务1/42/3.75；有色金属18/76/4.39
   
3. 1  BG         有色金属18/76/4.39；电子元件18/134/5.31；电源设备10/27/8.82
   

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请注意，我更正了你提供的最终数据格式，用"/"替换了"；"。现在，你可以根据需要对数据帧进行进一步操作。

futui

    items = value.split('?')
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'

futui

  df['name'] = df['name'].str.replace('\d+/\d+净值占比', '')
     编号             name
0    AA  光;伏;设;备;2;.;5;1
1  None             None
2    BG  有;色;金;属;4;.;3;9

futui

     编号                name
0    AA   /25132/3751/43918
1  None                None
2    BG  /43918/53118/88210

futui

大师们再看看

陶远航

futui 发表于 2023-5-6 22:07
items = value.split('?')
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. data = [['AA','光伏设备32/48净值占比2.51|芯能科技32  ?医疗服务1/42净值占比3.75|药明康德1  ?有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18'],[],
   
4.         ['BG','有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18  ?电子元件18/134净值占比5.31|航天电器18  ?电源设备10/27净值占比8.82|新雷能10']]
   
5. 
   
6. columns = ["编号",'name']
   
7. df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
   
8. 
   
9. # 分割name列的字符串
   
10. df['name'] = df['name'].str.split('|')
    
11. # 获取每个分割后的字符串的第一个部分
    
12. df['name'] = df['name'].str.get(0)
    
13. # 替换掉不需要的字符
    
14. df['name'] = df['name'].str.replace('\d+/\d+净值占比', '')
    
15. # 拼接分割后的字符串
    
16. df['name'] = df['name'].str.join(';')
    
17. print(df)

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futui

陶远航 发表于 2023-5-6 22:13

import pandas as pd

data = [['AA','光伏设备32/48净值占比2.51|芯能科技32  ?医疗服务1/42净值占比3.75|药明康德1  ?有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18'],[],
        ['BG','有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18  ?电子元件18/134净值占比5.31|航天电器18  ?电源设备10/27净值占比8.82|新雷能10']]

columns = ["编号",'name']
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# 分割name列的字符串
df['name'] = df['name'].str.split('|')
# 获取每个分割后的字符串的第一个部分
df['name'] = df['name'].str.get(0)
# 替换掉不需要的字符
df['name'] = df['name'].str.replace('\d+/\d+净值占比', '')
# 拼接分割后的字符串

df['name'] = df['name'].str.join(';')
print(df)  df['name'] = df['name'].str.replace('\d+/\d+净值占比', '')
     编号             name
0    AA  光;伏;设;备;2;.;5;1
1  None             None
2    BG  有;色;金;属;4;.;3;9

isdkz

futui 发表于 2023-5-6 22:14
import pandas as pd

data = [['AA','光伏设备32/48净值占比2.51|芯能科技32  ?医疗服务1/42净值占 ...

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. data = [['AA','光伏设备32/48净值占比2.51|芯能科技32  ?医疗服务1/42净值占比3.75|药明康德1  ?有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18'],
   
4.         ['BG','有色金属18/76净值占比4.39|钢研高纳18  ?电子元件18/134净值占比5.31|航天电器18  ?电源设备10/27净值占比8.82|新雷能10']]
   
5. 
   
6. columns = ["编号",'name']
   
7. df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
   
8. 
   
9. def simplify_name(value):
   
10.     items = value.split('?')
    
11.     simplified_items = []
    
12.     for item in items:
    
13.         tokens = item.split('净值占比')
    
14.         if len(tokens) > 1:
    
15.             simplified_items.append(tokens[0].strip() + '/' + tokens[1].split('|')[0].strip())
    
16.     return '；'.join(simplified_items)
    
17. 
    
18. df['name'] = df['name'].apply(simplify_name)
    
19. 
    
20. print(df)
    

复制代码

futui

def simplify_name(value):
    if pd.isnull(value):
        return ""
    items = re.findall(r"([\u4e00-\u9fa5a-zA-Z]+)\d+/\d+净值占比(\d+\.\d+)|",value)
    simplified_items = []
    for item in items:
        if item[0].strip():
            simplified_items.append(item[0].strip() + '/' + item[1].strip() )
    return '；'.join(simplified_items)

df['name'] = df['name'].apply(simplify_name)

print(df)