Divida una string en columnas usando expresiones regulares en pandas DataFrame

Dados algunos datos mixtos que contienen múltiples valores como una string, veamos cómo podemos dividir las strings usando expresiones regulares y crear varias columnas en Pandas DataFrame.

Método #1 :
En este método usaremos re.search(pattern, string, flags=0). Aquí patrón se refiere al patrón que queremos buscar. Toma una string con los siguientes valores:

• \w coincide con caracteres alfanuméricos
• \d coincide con dígitos, lo que significa 0-9
• \s coincide con los caracteres de espacio en blanco
• \S coincide con caracteres que no son espacios en blanco
• . coincide con cualquier carácter excepto el carácter de nueva línea \n
• * coincide con 0 o más instancias de un patrón

# import the regex library
import pandas as pd
import re
  
# Create a list with all the strings
movie_data = ["Name: The_Godfather Year: 1972 Rating: 9.2",
            "Name: Bird_Box Year: 2018 Rating: 6.8",
            "Name: Fight_Club Year: 1999 Rating: 8.8"]
  
# Create a dictionary with the required columns 
# Used later to convert to DataFrame
movies = {"Name":[], "Year":[], "Rating":[]}
  
for item in movie_data:
      
    # For Name field
    name_field = re.search("Name: .*",item)
      
    if name_field is not None:
        name = re.search('\w*\s\w*',name_field.group())
    else:
        name = None
    movies["Name"].append(name.group())
      
    # For Year field
    year_field = re.search("Year: .*",item)
    if year_field is not None:
        year = re.search('\s\d\d\d\d',year_field.group())
    else:
        year = None
    movies["Year"].append(year.group().strip())
      
    # For rating field
    rating_field = re.search("Rating: .*",item)
    if rating_field is not None: 
        rating = re.search('\s\d.\d',rating_field.group())
    else: 
        rating - None
    movies["Rating"].append(rating.group().strip())
  
# Creating DataFrame
df = pd.DataFrame(movies)
print(df)

Producción:

Explicación:

• En el código anterior, usamos un ciclo for para iterar a través de los datos de la película para que podamos trabajar con cada película a la vez. Creamos un diccionario, películas, que contendrá todos los detalles de cada detalle, como la calificación y el nombre.
• Luego encontramos todo el campo Nombre usando la re.search()función. el . significa cualquier carácter excepto \n, y * lo extiende hasta el final de la línea. Asigne esto a la variable name_field .
• Pero, los datos no siempre son sencillos. Puede contener sorpresas. Por ejemplo, ¿qué sucede si no hay un campo Nombre:? El script lanzaría un error y se rompería. Nos adelantamos a los errores de este escenario y buscamos un caso que no sea Ninguno .
• Nuevamente usamos la función re.search() para extraer la string requerida final del campo nombre. Para el nombre usamos \w* para representar la primera palabra, \s para representar el espacio entre ellas y \w* para la segunda palabra.
• Haga lo mismo para el año y la calificación y obtenga el diccionario final requerido.

 
Método #2:
Para dividir la string usaremos Series.str.extract(pat, flags=0, expand=True)la función. Aquí pat se refiere al patrón que queremos buscar.

import pandas as pd
  
dict = {'movie_data':['The Godfather 1972 9.2',
                    'Bird Box 2018 6.8',
                    'Fight Club 1999 8.8'] }
  
# Convert the dictionary to a dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
  
# Extract name from the string 
df['Name'] = df['movie_data'].str.extract('(\w*\s\w*)', expand=True)
   
# Extract year from the string 
df['Year'] = df['movie_data'].str.extract('(\d\d\d\d)', expand=True)
  
# Extract rating from the string 
df['Rating'] = df['movie_data'].str.extract('(\d\.\d)', expand=True)
print(df)

Producción: