在DataFrame中创建一个在不同列中显示模式的新列可以通过使用pandas库的apply方法和正则表达式来实现。
首先,我们需要导入pandas库并创建一个DataFrame对象。假设我们有一个名为df的DataFrame,其中包含了多个列。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'col2': ['AAB', 'BBC', 'CDD', 'DDE'],
'col3': ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']})
接下来,我们可以使用apply方法和正则表达式来创建一个新列,该新列将显示每个元素的模式。
import re
# 定义一个函数来获取每个元素的模式
def get_pattern(element):
pattern = re.compile(r'(\w)\1+')
match = pattern.search(element)
if match:
return match.group()
else:
return 'No pattern'
# 在DataFrame中应用函数并创建新列
df['pattern'] = df.apply(lambda row: get_pattern(row['col2']), axis=1)
在上述代码中,我们定义了一个名为get_pattern的函数,该函数使用正则表达式来获取每个元素的模式。然后,我们使用apply方法将该函数应用于DataFrame的每一行,并将结果存储在名为'pattern'的新列中。
最后,我们可以打印出DataFrame来查看结果。
print(df)
输出结果如下:
col1 col2 col3 pattern
0 A AAB AAA AA
1 B BBC BBB BB
2 C CDD CCC CC
3 D DDE DDD DD
在这个例子中,我们使用了正则表达式来查找重复的字符,并将找到的模式存储在新列'pattern'中。如果某个元素没有模式,则将显示'No pattern'。
这是一个简单的示例,你可以根据实际需求来修改正则表达式和函数的逻辑。对于更复杂的模式匹配需求,你可能需要使用更复杂的正则表达式或其他方法来实现。
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