Как обрезать все строки в столбце до известного повторяющегося символа?

Question

[fanerrrka]

Здравствуйте!
Подскажите, пожалуйста, как обрезать все строки в столбце до второго #.

Пример столбца:

df = {'cell_name': ['#_marS_8_all_0M#_[BC]','#_marS_8_all_0M#_[BC]','Контрольная группа [ВС]','#_marS_8_all_0M#_[BC]','#_marS_8_all_0M#_[Баннер]']}
df = pd.DataFrame(df, columns= ['cell_name'])
df.head()

Comments

[Ivan Yakushenko]

ты бы хоть текстом вставил пример...

[fanerrrka]

Ivan Yakushenko, добавила, торможу :)

[Ivan Yakushenko]

fanerrrka, покушай

Answer 1

[Павел Ерошевич]

добрый день, что-то подобное

df = {'cell_name':
                ['#_marS_8_all_0M#_[BC]',
                '#_marS_8_all_0M#_[BC]',
                'Контрольная группа [ВС]',
                '#_marS_8_all_0M#_[BC]',
                '#_marS_8_all_0M#_[Баннер]']}

print(['#'.join(d.split('#')[:2]) for d in df['cell_name']])

Comments

[fanerrrka]

А можно ли подобным образом заменить изначальный столбец на обрезанный?

[Ivan Yakushenko]

fanerrrka,

df['cell_name'] = ['#'.join(d.split('#')[:2]) for d in df['cell_name']]

или тот вариант, который я предложил. В целом результат будет одинаковый.

Answer 2

[Ivan Yakushenko]

import re

for index, row in enumerate(df['cell_name']):
    corrected = re.match(r'^#(.+?)(?=#)', row)
    if corrected:
        df['cell_name'][index] = corrected.group()
#
# {'cell_name': ['#_marS_8_all_0M',
#   '#_marS_8_all_0M',
#   'Контрольная группа [ВС]',
#   '#_marS_8_all_0M',
#   '#_marS_8_all_0M']}

Comments

[Andrey Dugin]

def process(text):
    match = re.match(r'^#(.+?)(?=#)', text)
    if match:
        return match.group()
    return text

df.loc[:, 'cell_name'] = df.cell_name.apply(process)

# Или так
# df.loc[:, 'cell_name'] = df.cell_name.map(process)

[Ivan Yakushenko]

Andrey Dugin, тс изначально дал словарь, а не объект pandas.
P.S. не умею в pandas ;(

[Andrey Dugin]

Ivan Yakushenko, я просто имел в виду, что лучше не итерироваться по строкам датафрейма, а написать функцию модификации и применить её с помощью .map() или .apply().

[Ivan Yakushenko]

Andrey Dugin, не, я это понял, но тс отредактировал вопрос, изначально просто был список в словаре.