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상태는 \'[edit]\'로 표시되고 지역은 \'[number]\'로 표시되는 특정 패턴이 있는 텍스트 파일에서 Pandas DataFrame을 어떻게 생성합니까?

Susan Sarandon
Susan Sarandon원래의
2024-11-02 07:03:29246검색

How do you create a Pandas DataFrame from a text file with specific patterns, where states are indicated by

특정 패턴이 있는 텍스트 파일에서 Pandas DataFrame 생성

문제 설명:

목표는 다음 구조를 가진 텍스트 파일에서 Pandas DataFrame을 만드는 것입니다.

Alabama[edit]
Auburn (Auburn University)[1]
Florence (University of North Alabama)
Jacksonville (Jacksonville State University)[2]
Livingston (University of West Alabama)[2]
Montevallo (University of Montevallo)[2]
Troy (Troy University)[2]
Tuscaloosa (University of Alabama, Stillman College, Shelton State)[3][4]
Tuskegee (Tuskegee University)[5]
Alaska[edit]
Fairbanks (University of Alaska Fairbanks)[2]
Arizona[edit]
Flagstaff (Northern Arizona University)[6]
Tempe (Arizona State University)
Tucson (University of Arizona)
Arkansas[edit]

여기서 "[edit]"가 있는 행은 주를 나타내고 "[number]"가 있는 행은 지역을 나타냅니다. DataFrame은 이러한 패턴을 기반으로 데이터를 분할하고 각 지역 이름에 대해 주 이름을 반복해야 합니다.

해결책:

이를 달성하려면 아래 단계를 따를 수 있습니다. :

  1. Pandas를 사용하여 세미콜론을 구분 기호로 사용하고 "Region Name"이라는 열을 생성하여 텍스트 파일을 DataFrame으로 읽습니다.
df = pd.read_csv('filename.txt', sep=";", names=['Region Name'])
  1. "[edit]"가 포함된 행에서 주 이름을 추출하려면 문자열 추출 방법을 사용하여 "State"라는 새 열을 삽입합니다. 그런 다음 정방향 채우기(ffill)를 사용하여 누락된 값을 채웁니다.
df.insert(0, 'State', df['Region Name'].str.extract('(.*)\[edit\]', expand=False).ffill())
  1. 지역 이름 특성을 제거하려면 "지역 이름" 열에서 괄호로 묶인 텍스트를 빈 문자열로 바꿉니다. :
df['Region Name'] = df['Region Name'].str.replace(r' \(.+$', '')
  1. 부울 인덱싱과 str.contains 함수를 사용하여 "[edit]"가 포함된 행을 제거합니다. 결과 DataFrame에는 원하는 데이터가 포함됩니다.
df = df[~df['Region Name'].str.contains('\[edit\]')].reset_index(drop=True)
print (df)

출력 예:

출력 DataFrame은 다음과 같습니다.

      State   Region Name
0   Alabama        Auburn
1   Alabama      Florence
2   Alabama  Jacksonville
3   Alabama    Livingston
4   Alabama    Montevallo
5   Alabama          Troy
6   Alabama    Tuscaloosa
7   Alabama      Tuskegee
8    Alaska     Fairbanks
9   Arizona     Flagstaff
10  Arizona         Tempe
11  Arizona        Tucson

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