在Pandas中应用LEFT、RIGHT、MID的8种方法 _Pandas如何使用LEFT、RIGHT、MID

有时，你可能需要提取字符串中的特定字符。然后，你可以在Pandas中应用 Left、Right 和 Mid 的概念来获取字符串中所需的字符。
Pandas如何使用LEFT、RIGHT？在本教程中，你将看到以下 8 个描述如何提取特定字符的场景：

从LEFT
从RIGHT
从MID
符号前
前一个空格
一个符号后
相同符号之间
不同符号之间

在 Pandas 中查看 LEFT、RIGHT、MID对于上述每个场景，目标是仅提取字符串中的数字。例如，对于“ 55555-abc ”字符串，目标是仅提取 55555 的数字。
现在让我们回顾一下仅获取左侧数字的第一种情况。
场景 1：从左侧提取字符
Pandas应用LEFT、RIGHT、MID：假设你有以下 3 个字符串：

Identifier

55555-abc

77777-xyz

99999-mmm

你可以使用Pandas DataFrame在 Python 中捕获这些字符串。
由于你只想从左侧提取五位数字，因此你可以将str[:5]的语法应用于 'Identifier' 列，Pandas使用LEFT、RIGHT、MID的示例如下：

import pandas as pddata = https://www.lsbin.com/{'Identifier': [ '55555-abc','77777-xyz','99999-mmm']} df = pd.DataFrame(data, columns= [ 'Identifier']) left = df[ 'Identifier'].str[ :5]print (left)

运行Python 代码后，你将只获得左侧的数字：

055555 177777 299999

场景 2：从右侧提取字符
在这种情况下，目标是从右边获得五位数字：

Identifier

ID-55555

ID-77777

ID-99999

要实现此目标，请将str[-5:]应用于 'Identifier' 列：

import pandas as pddata = https://www.lsbin.com/{'Identifier': [ 'ID-55555','ID-77777','ID-99999']} df = pd.DataFrame(data, columns= [ 'Identifier']) right = df[ 'Identifier'].str[ -5:]print (right)

这将确保你将获得右侧的五位数：

055555 177777 299999

场景 3：从中间提取字符
在某些情况下，你可能需要从字符串的中间提取数据：

Identifier

ID-55555-End

ID-77777-End

ID-99999-End

要仅从中间提取数字，你需要指定所需字符的起点和终点。在这种情况下，起点是“3”，而终点是“8”，因此你需要按如下方式应用str[3:8]：

import pandas as pddata = https://www.lsbin.com/{'Identifier': [ 'ID-55555-End','ID-77777-End','ID-99999-End']} df = pd.DataFrame(data, columns= [ 'Identifier']) mid = df[ 'Identifier'].str[ 3:8]print (mid)

只会检索字符串中间的五位数字：

055555 177777 299999

场景 4：在符号之前
假设你要获取破折号 ('-') 之前的所有数字：

Identifier

111-IDAA

2222222-IDB

33-IDCCC

即使你的字符串长度发生变化，你仍然可以通过添加以下两个组件来检索左侧的所有数字：

str.split('-') – 你需要将符号放在括号内。在我们的例子中，它是破折号
str[0] – 你需要在其中放置 0 以从左侧获取字符

这是完整的 Python 代码：

import pandas as pddata = https://www.lsbin.com/{'Identifier': [ '111-IDAA','2222222-IDB','33-IDCCC']} df = pd.DataFrame(data, columns= [ 'Identifier']) before_symbol = df[ 'Identifier'].str.split('-').str[ 0]print (before_symbol)

结果：

0111 12222222 233

场景 5：在一个空间之前
【在Pandas中应用LEFT、RIGHT、MID的8种方法】如果字符串中有空格怎么办？

Identifier

第111话

2222222 国际开发银行

33 IDCCC

在这种情况下，只需在拆分中留一个空格： str.split(' ')，Pandas使用LEFT、RIGHT、MID的示例：

import pandas as pddata = https://www.lsbin.com/{'Identifier': [ '111 IDAA','2222222 IDB','33 IDCCC']} df = pd.DataFrame(data, columns= [ 'Identifier']) before_space = df[ 'Identifier'].str.split(' ').str[ 0]print (before_space)

只会获得左边的数字：

0111 12222222 233

场景 6：在一个符号之后
Pandas应用LEFT、RIGHT、MID：你可能还面临这样的情况：你希望获取变长字符串的符号（例如破折号）后的所有字符：

Identifier

IDAA-111

IDB-2222222

IDCCC-33

在这种情况下，你需要将 str[] 中的值调整为 1，以便从右侧获得所需的数字：

import pandas as pddata = https://www.lsbin.com/{'Identifier': [ 'IDAA-111','IDB-2222222','IDCCC-33']} df = pd.DataFrame(data, columns= [ 'Identifier']) after_symbol = df[ 'Identifier'].str.split('-').str[ 1]print (after_symbol)

这是 Python 的输出：

0111 12222222 233

场景 7：相同符号之间
Pandas如何使用LEFT、RIGHT？现在，如果要检索变长字符串的两个相同符号（例如破折号）之间的值，该怎么办：

Identifier

IDAA-111-AA

IDB-2222222-B

IDCCC-33-CCC

在这种情况下，设置：

str.split('-')
p [1]

因此，你的完整 Python 代码如下所示：

import pandas as pddata = https://www.lsbin.com/{'Identifier': [ 'IDAA-111-AA','IDB-2222222-B','IDCCC-33-CCC']} df = pd.DataFrame(data, columns= [ 'Identifier']) between_two_symbols = df[ 'Identifier'].str.split('-').str[ 1]print (between_two_symbols)

你将获得两个破折号之间的所有数字：

0111 12222222 233

场景 8：不同符号之间
Pandas应用LEFT、RIGHT、MID：对于最后一个场景，目标是获取两个不同符号（破折号和美元符号）之间的数字：

Identifier

IDAA-111 $ AA

IDB-2222222$B

IDCCC-33$CCC

为了实现这一目标：

首先设置变量（即 between_two_different_symbols）获取破折号后的所有字符
然后，设置相同的变量以获取美元符号之前的所有字符

这就是你编写代码的方式，Pandas使用LEFT、RIGHT、MID的示例：

import pandas as pddata = https://www.lsbin.com/{'Identifier': [ 'IDAA-111$AA','IDB-2222222$B','IDCCC-33$CCC']} df = pd.DataFrame(data, columns= [ 'Identifier']) between_two_different_symbols = df[ 'Identifier'].str.split('-').str[ 1] between_two_different_symbols = between_two_different_symbols.str.split('$').str[ 0]print (between_two_different_symbols)

结果：