Pandas 例外処理で条件分岐のやり方を教えてください。

Question

前提・実現したいこと

ターゲットの文字以降を抜き出して新たに列を作成したいです。
ターゲットの文字が含まれていないのは、np.nanにしたいです
リスト内包表記ではできたのですが、
例外処理でもやってみたいので
出来れば教えて頂けると幸いです。

df = pd.DataFrame({ 'A' : [1,2,3,4],
                    'B' : ['あいう123ターゲット456','あいう123target456','あいう123ターゲット456','あいう123456']})

try:
    df['test'] = [re.search(r'ターゲット(.*)', val).group(0) for val in df['B']]
except AttributeError:
    df['test'] = np.nan

これでいけると思いましたが、全てNANになってしまいます。

試したこと

df = pd.DataFrame({ 'A' : [1,2,3,4],
                    'B' : ['あいう123ターゲット456','あいう123target456','あいう123ターゲット456','あいう123456']})

try:
    df['test'] = [re.search(r'ターゲット(.*)', val).group(0) for val in df['B']]
except AttributeError:
    pass
else:
      df['test'] = [re.search(r'ターゲット(.*)', val).group(0) for val in df['B']]
finaly:
      df['test'] = np.nan

リスト内包表記ではできます。

df['test'] = [re.search(r'ターゲット(.*)', val).group(0) if 'ターゲット' in val else np.nan for val in df['B']]

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

例外処理ではなく、pandas.Series.str.extract を使うと良いかと思います。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({ 'A' : [1,2,3,4],
                    'B' : ['あいう123ターゲット456','あいう123target456','あいう123ターゲット456','あいう123456']})
df['test'] = df['B'].str.extract(r'(ターゲット.*)')

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
print(df)

#
   A                       B           test
0  1  あいう123ターゲット456  ターゲット456
1  2      あいう123target456            NaN
2  3  あいう123ターゲット456  ターゲット456
3  4            あいう123456            NaN