pandas DataFrameのsplit関数で右詰めのDataFrameを取得する

Question

df['rank']が以下の通り「\d」「\d-\d」「\d-\d-\d」「\d-\d-\d-\d」の形式となっています。

0 5-4-3-3
1 3-2-2
2 3
3 7-7-3-3
4 8-9
Name: rank, Length: 1170169, dtype: object

これをsplit関数を使うと、左詰めのDataFrameとなってしまいますが、
右詰めのDataFrameを取得したく方法はありますでしょうか。

ちなみに、Lengthが117万あるため、for文などでやってしまうと時間がかかりすぎてしまいます。

●左詰め
df['rank'].str.split('-', expand=True)

0 5 4 3 3
1 3 2 2 None
2 3 None None None
3 7 7 3 3
4 8 9 None None

●右詰め
0 5 4 3 3
1 None　　3 2 2
2 None None None　　3
3 7 7 3 3
4 None None　　8 9

Answer 1

軽いかどうかは計測できていませんが、
まずrankの文字列を反転させ、
splitした後にDataFrameの列を反転させる方法です。

import pandas as pd
from io import StringIO

s1 = '''rank
5-4-3-3
3-2-2
3
7-7-3-3  
8-9'''
df = pd.read_csv(StringIO(s1))

df['rank'] = df['rank'].str[::-1]
df = df['rank'].str.split('-', expand=True)
df = df[df.columns[::-1]]
df.columns=range(df.shape[1])

print(df)
'''
      0     1     2    3
0     5     4     3    3
1  None     3     2    2
2  None  None  None    3
3     7     7     3    3
4  None  None     8    9
'''

Comments

[Daregada]

(今回の要件に含まれていませんが)rankの数値が10以上になるとまずいことになるよね。

Answer 2

時間がかかりすぎるかどうかはわからない。
(最後に反転させるのを忘れていたので追加)

dfn = df['rank'].map(lambda x: "-".join(x.split('-')[::-1])).str.split("-", expand=True)
dfn = dfn[dfn.columns[::-1]]

Answer 3

力技感がありますが、正規表現によるextractでできそうです。
速度的にどんなものかは、試してみてください。

df['rank'].str.extract(r'^(?:(?:(?:(\d+)-)?(\d+)-)?(\d+)-)?(\d+)$')

Comments

[aaabc]

ありがとうございます。処理も早く済みました。