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正規表現とは特定の文字列によるパターンマッチングを行う際に用いられる宣言型プログラミングです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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1回答

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PANDAS の要素を分割したい 例:A部B課CグループをA部 B課 Cグループに

mamma

総合スコア11

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正規表現とは特定の文字列によるパターンマッチングを行う際に用いられる宣言型プログラミングです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2017/01/25 11:14

こんにちは。

python,pandasのDataFrameに入っている文字を分割して新規のカラムに追加したいのです。
'部署'を'部'、'課'、'グループ'に分割はできているのですが、
なぜか[]が入ってしまいます。
[A部] [B課] [Cグループ]

この[]が付かないようにするのはどうしたらよいのでしょうか?
そもそも、この現象はDataFrameの要素がリストになってしまっているのでしょうか?

python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame({'部署':['A部B課Cグループ','D部E課Fグループ'], 4 '氏名':['ABC','DEF'] 5 }) 6print(df) 7 8df['部'] = df['部署'].str.findall('.*部') 9df['課'] = df['部署'].str.findall('(?<=部).*課') 10df['グループ'] = df['部署'].str.findall('(?<=課).*') 11 12print(df)

出力結果

python

1 氏名 部署 20 ABC A部B課Cグループ 31 DEF D部E課Fグループ 4 5 氏名 部署 部 課 グループ 60 ABC A部B課Cグループ [A部] [B課] [Cグループ] 71 DEF D部E課Fグループ [D部] [E課] [Fグループ]

期待している結果

氏名 部署 部 課 グループ 0 ABC A部B課Cグループ A部 B課 Cグループ 1 DEF D部E課Fグループ D部 E課 Fグループ

環境
Python 3.5.2 :: Anaconda custom (64-bit)
pandas 0.19.2

以上、よろしくお願いします。

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これでどうでしょう?

Python

1df['部'] = df['部署'].str.findall('.*部').str.get(0) 2df['課'] = df['部署'].str.findall('(?<=部).*課').str.get(0) 3df['グループ'] = df['部署'].str.findall('(?<=課).*').str.get(0)

参考: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/text.html

そもそも、この現象はDataFrameの要素がリストになってしまっているのでしょうか?

findallした時点で、「パターンにマッチする要素全てをリストで返す」処理が行われています。
そのため、「マッチした要素1つのリスト」が代入されています。
そこで、 .str.get(0) で最初の要素をリストから取り出すように指定しました。

投稿2017/01/25 12:15

編集2017/01/25 12:17
shimizukawa

総合スコア1847

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mamma

2017/01/25 13:41

ご回答頂きありがとうございます。 解決しました。 やっぱり、リストなんですね。リストからの取り出し方がよくわからず前に進めませんでした。 これで問題ないのですが、もっとシンプルな書き方をご存知の方がいらっしゃればご回答よろしくお願いします。
shimizukawa

2017/01/25 15:36

ではこれで。 df2 = pd.concat([df, df['部署'].str.extract('(?P<部>.*部)(?P<課>.*課)(?P<グループ>.*)')], axis=1)
mamma

2017/01/26 11:51

すごい、1行。extract覚えておくと便利そうです。ありがとうございました。
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