特定の文字列からnumpy配列を成形したい

Question

正規表現を使って特定の文字列をnumpy配列に成形したい

スクレイピングで吐き出された文字列が以下のようなものでした。
['1\n2 64.9\n3 1.9\n4 27.0\n5 79.4\n6 9.6\n7 13.4\n8 5.9\n9 34.8']

この文字列から
a[1][2] = 64.9
a[1][3] = 1.9
a[1][4] = 27.0
....
a[1][9] = 34.8
となるような配列を作ろうとしています。　
補足1: a[1]の列は文字列先頭の1に起因してます。
補足2: a[1][i]は \n+'i' からきています
補足3: a[1][i] = x は \n+'i'+' '+ 'x' からきています

試したこと

とりあえず置換したあと、re.search()関数で '\n+[1-9]'で探せば良いと思ったのですが、補足3の 64.9などの小数点を含む場合正規表現でできないと思ったので困っています。他のメソッドを探したほうがいいでしょうか？

該当のソースコード

a = np.arange(9,9)
X = str(X)
i = X[0]
X = X.replace("\n", " ',' ")
X = X.replace("'", "")
X = X.replace("[", "")
X = X.replace("]", "")

python 3.6
numpy
reモジュール

Comments

[Daregada]

先頭の1は、別の数字が表れる可能性がありますか?
改行の直後の2～9は、必ず2～9の8個なのか、他の数字が表れたり個数が変わったりする可能性があるのか、どちらでしょうか?

[hkenken1997]

質問ありがとうございます。
>>先頭の1は、別の数字が表れる可能性がありますか?
あります。先頭の自然数をiと置いて、a[i][]として使える配列を成形したいです。
>>改行の直後の2～9は、必ず2～9の8個なのか、他の数字が表れたり個数が変わったりする可能性があるのか、どちらでしょうか?
次のループで吐き出されるのが下のようなものがでます。

['2\n3 111.9\n4 712.0\n5 1141.4\n6 357.1\n7 442.0\n8 286.1\n9 627.3']

##欲しい配列###
a[2][3] = 111.9
a[2][4] = 712.0
....
a[2][9] = 627.3
この場合だと 3~9の7個で個数が変わってしまいます。なので改行の直後の自然数は変数だと思っていただきたいです。

よろしくお願いします。

Answer 1

正規表現より文字列のsplitで処理したほうが簡単な気がします。
まず"\n"でsplitし、得られたそれぞれの文字列を更にスペースでsplitすれば、質問文でいうiとxがすぐに取り出せるのでは。

Answer 2

解決済みとなっていますが、参考として投稿します。

import io

import numpy as np
import pandas as pd

X = ['1\n2 64.9\n3 1.9\n4 27.0\n5 79.4\n6 9.6\n7 13.4\n8 5.9\n9 34.8']
i = int(X[0][0])

df = pd.read_csv(io.StringIO(X[0]), sep=' ')
a = np.full((i+1, df.index.max()+1), np.nan)
np.put(a[i], df.index, df)

print(a)
# [[ nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan]
#  [ nan  nan 64.9  1.9 27.  79.4  9.6 13.4  5.9 34.8]]

Answer 3

以下のようにやると，一応は条件を満たす配列ができます。

import numpy as np

X = ['1\n2 64.9\n3 1.9\n4 27.0\n5 79.4\n6 9.6\n7 13.4\n8 5.9\n9 34.8']
i_s, *rest = X[0].split('\n')
i = int(i_s)
pairs = [(int(j_s), float(v_s)) for j_s, v_s in [s.split(' ') for s in rest]]
max_j = max([j for j, v in pairs])
a = np.full((i+1)*(max_j+1), np.NaN).reshape(i+1, max_j+1)
for j, v in pairs:
    a[i][j] = v

print(a[1][2])
print(a[1][3])
print(a[1][4])
print(a[1][5])
print(a[1][6])
print(a[1][7])
print(a[1][8])
print(a[1][9])
print(a)

値を決められないところにはnanを入れてあります。
実行結果は以下です。

>>> import numpy as np
>>>
>>> X = ['1\n2 64.9\n3 1.9\n4 27.0\n5 79.4\n6 9.6\n7 13.4\n8 5.9\n9 34.8']
>>> i_s, *rest = X[0].split('\n')
>>> i = int(i_s)
>>> pairs = [(int(j_s), float(v_s)) for j_s, v_s in [s.split(' ') for s in rest]]
>>> max_j = max([j for j, v in pairs])
>>> a = np.full((i+1)*(max_j+1), np.NaN).reshape(i+1, max_j+1)
>>> for j, v in pairs:
...     a[i][j] = v
...
>>> print(a[1][2])
64.9
>>> print(a[1][3])
1.9
>>> print(a[1][4])
27.0
>>> print(a[1][5])
79.4
>>> print(a[1][6])
9.6
>>> print(a[1][7])
13.4
>>> print(a[1][8])
5.9
>>> print(a[1][9])
34.8
>>> print(a)
[[ nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan]
 [ nan  nan 64.9  1.9 27.  79.4  9.6 13.4  5.9 34.8]]

Comments

[hkenken1997]

迅速な回答ありがとうございます！！
スマートな回答で勉強になりました。ベストアンサーにしたいと思います。
ありがとうございました。