re.compile（）。split（）を使用してデータフレームの行をループします

debugcn 投稿 Dev

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1列と複数行で構成されるデータフレームがあります。これらの各行は同じ方法で作成されます。-timestamp-value1value2value3 -timestamp- value 4 value5 value6 .. ..

タイムスタンプの形式は次のとおりです。YYYY-MM-DD HH:MM:SS値は小数点以下2桁の数値です。1つの行に個々のタイムスタンプがあり、次の行に関連する値がある新しいデータフレームを作成したいと思います。

正規表現を使用してラインごとに期待される結果を得ることができましたが、データフレーム全体では得られませんでした。

これまでの私のコード：

#input dataframe
data.head()

                  values
0   2020-05-12 10:00:00 12.07 13 11.56 ... 2020-05-12 10:00:01 11.49 17 5.67...
1   2020-05-12 10:01:00 11.49 17 5.67 ... 2020-05-12 10:01:01 12.07 13 11.56...
2   2020-05-12 10:02:00 14.29 18 11.28 ... 2020-05-12 10:02:01 13.77 18 7.43...


test = data['values'].iloc[0] #first row of data
row1 = re.compile("(\d\d\d\d\S\d\d\S\d\d\s\d\d\S\d\d\S\d\d)").split(test)
df_row1 = pd.DataFrame(row1)

df_row1.head()

             values 
0   2020-05-12 10:00:00
1   12.07 13.79 15.45 17.17 18.91 14.91 12.35 14....
2   2020-05-12 10:00:01
3   12.48 13.96 13.88 15.57 18.46 15.0 13.65 14.6...

#trying the same for the entire dataframe 
for row in data:
    df_new = re.compile("(\d\d\d\d\S\d\d\S\d\d\s\d\d\S\d\d\S\d\d)").split(row)

print(df_new)
['values']

私の質問は、データフレームの行をループして期待される結果を得るにはどうすればよいですか？

JQadrad

最初に行を分割して値を列に抽出する場合は、を使用できることに注意してくださいstr.extract。正規表現で名前付きグループを使用すると、データフレームの列が自動的に割り当てられます

split_line = r"\s+(?=\d{4}-\d{2}-\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2})"
extract_values = r"(?P<date>\d{4}-\d{2}-\d{2})\s(?P<time>\d{2}:\d{2}:\d{2})\s(?P<value_one>.*?)\s(?P<value_two>.*?)\s(?P<value_three>.*?)$"

df = pd.DataFrame([{
    "value": "2020-05-12 10:00:00 12.07 13 11.56 2020-06-12 11:00:00 13.07 16 11.16 2020-05-12 10:00:01 11.49 17 5.67", 
},{
    "value": "2020-05-13 10:00:00 14.07 13 15.56 2020-05-16 10:00:02 11.51 18 5.69", 
}])
df = df["value"].str.split(split_line).explode().str.extract(extract_values, expand=True)
print(df)
#          date      time value_one value_two value_three
# 0  2020-05-12  10:00:00     12.07        13       11.56
# 0  2020-06-12  11:00:00     13.07        16       11.16
# 0  2020-05-12  10:00:01     11.49        17        5.67
# 1  2020-05-13  10:00:00     14.07        13       15.56
# 1  2020-05-16  10:00:02     11.51        18        5.69

split正規表現ではなく、使用日時以降のグループ数がわからない場合。私はこのようなものを提案します：

split_line = r"\s+(?=\d{4}-\d{2}-\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2})"

df = pd.DataFrame([{
    "value": "2020-05-12 10:00:00 12.07 13 11.56 2020-06-12 11:00:00 13.07 16 11.16 2020-05-12 10:00:01 11.49 17 5.67", 
},{
    "value": "2020-05-13 10:00:00 14.07 13 14 15 15.56 2020-05-16 10:00:02 11.51 18 5.69", 
}])
df = df["value"].str.split(split_line).explode().reset_index()

df = df['value'].str.split(" ").apply(pd.Series)
df.columns = [f"col_{col}" for col in df.columns]
print(df)
#         col_0     col_1  col_2 col_3  col_4 col_5  col_6
# 0  2020-05-12  10:00:00  12.07    13  11.56   NaN    NaN
# 1  2020-06-12  11:00:00  13.07    16  11.16   NaN    NaN
# 2  2020-05-12  10:00:01  11.49    17   5.67   NaN    NaN
# 3  2020-05-13  10:00:00  14.07    13     14    15  15.56
# 4  2020-05-16  10:00:02  11.51    18   5.69   NaN    NaN

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