Python pandas: supprimer tout ce qui est après un délimiteur dans une chaîne de caractères

J'ai des trames de données qui contiennent par exemple:

"vendor a::ProductA"
"vendor b::ProductA
"vendor a::Productb"

J'ai besoin d'enlever tout (et y compris) les deux :: de sorte que je me retrouve avec:

"vendor a"
"vendor b"
"vendor a"

J'ai essayé str.garniture (ce qui semble ne pas exister) et str.split sans succès.
quel serait le moyen le plus facile d'accomplir cette?

str.split peut le faire - comment avez-vous essayer?

OriginalL'auteur f0rd42 | 2016-11-20

  1. 29

    Vous pouvez utiliser pandas.Series.str.split comme vous le feriez utiliser split normalement. Seulement split, sur la chaîne '::', et l'index de la liste créée à partir de la split méthode:

    >>> df = pd.DataFrame({'text': ["vendor a::ProductA", "vendor b::ProductA", "vendor a::Productb"]})
>>> df
                 text
0  vendor a::ProductA
1  vendor b::ProductA
2  vendor a::Productb
>>> df['text_new'] = df['text'].str.split('::').str[0]
>>> df
                 text  text_new
0  vendor a::ProductA  vendor a
1  vendor b::ProductA  vendor b
2  vendor a::Productb  vendor a

    Voici un non-pandas solution:

    >>> df['text_new1'] = [x.split('::')[0] for x in df['text']]
>>> df
                 text  text_new text_new1
0  vendor a::ProductA  vendor a  vendor a
1  vendor b::ProductA  vendor b  vendor b
2  vendor a::Productb  vendor a  vendor a

    Edit: Voici l'étape-par-étape de l'explication de ce qui se passe dans pandas ci-dessus:

    # Select the pandas.Series object you want
>>> df['text']
0    vendor a::ProductA
1    vendor b::ProductA
2    vendor a::Productb
Name: text, dtype: object

# using pandas.Series.str allows us to implement "normal" string methods 
# (like split) on a Series
>>> df['text'].str
<pandas.core.strings.StringMethods object at 0x110af4e48>

# Now we can use the split method to split on our '::' string. You'll see that
# a Series of lists is returned (just like what you'd see outside of pandas)
>>> df['text'].str.split('::')
0    [vendor a, ProductA]
1    [vendor b, ProductA]
2    [vendor a, Productb]
Name: text, dtype: object

# using the pandas.Series.str method, again, we will be able to index through
# the lists returned in the previous step
>>> df['text'].str.split('::').str
<pandas.core.strings.StringMethods object at 0x110b254a8>

# now we can grab the first item in each list above for our desired output
>>> df['text'].str.split('::').str[0]
0    vendor a
1    vendor b
2    vendor a
Name: text, dtype: object

    Je suggère de vérifier la les pandas.De la série.str docs, ou, mieux encore, Travailler avec des Données Texte dans les pandas.

    J'ai essayé str.split('::') avant sans succès. Ce qui ne l' .str[0] faire à la fin?
    Un sec. Je vais vous montrer ci-dessus.

    OriginalL'auteur blacksite

  2. 1

    Vous pouvez utiliser str.replace(":", " ") pour supprimer le "::".
    De split, vous devez spécifier le caractère que vous voulez fractionner en: str.split(" ")

    La fonction trim est appelée bande en python: str.strip()

    Aussi, vous pouvez faire str[:7], pour obtenir "vendor x" dans vos cordes.

    Bonne chance

    ne peut pas faire str[:7] que les noms des fournisseurs ont une longueur différente

    OriginalL'auteur Mohamed AL ANI

  3. -3

    il est votre fonction:

    def do_it(str):
  integer=0
  while integer<len(str):
      if str[integer]==':' :
        if str[integer+1]==':' :
          str=str.split(':')[0]
          break;
      integer=integer+1    
  return (str)

    passer la chaîne d'origine. Et bénéficier de la nouvelle chaîne ajustée.

    n'est-ce pas tht façon de complexe?
    je suis désolé , vous pourriez se débarrasser de deux si les déclarations et pass '::' dans la str.split() de la fonction.

    OriginalL'auteur Ali tariq