Pandas Seriesのstr.rsplitを使いこなしてデータ分析を効率化!サンプルコード付きで徹底解説
pandas.Series.str.rsplit
概要
- 引数:
pat
:分割文字列または正規表現パターンn
:最大分割数expand
:分割結果をDataFrameに変換するかどうか
- 戻り値:
expand=False
:分割結果のリストを含むSeriesexpand=True
:分割結果を列に分割したDataFrame
例
import pandas as pd
# データの作成
data = pd.Series(["a,b,c", "d,e,f", "g,h,i"])
# 右側から2つ分割
result = data.str.rsplit(",", n=2)
# 結果の確認
print(result)
# 出力
# 0 [a, b]
# 1 [d, e]
# 2 [g, h]
# dtype: object
詳細
pat
:分割文字列または正規表現パターン- デフォルトは
","
- 正規表現を使用する場合は、
re.compile()
でコンパイルする必要があります
- デフォルトは
n
:最大分割数- デフォルトは
-1
(すべての出現箇所で分割) - 0を指定すると分割されません
- デフォルトは
expand
:分割結果をDataFrameに変換するかどうかFalse
:分割結果のリストを含むSeriesTrue
:分割結果を列に分割したDataFrame
応用
- データのクリーニング
- データの分析
- データの可視化
補足
str.split
とstr.rsplit
の違いは、分割する方向です。str.split
は左側からの分割、str.rsplit
は右側からの分割です。str.rsplit
とstr.extract
の違いは、戻り値です。str.rsplit
は分割結果のリストを含むSeries、str.extract
はマッチした部分文字列を含むSeriesです。
str
属性には、文字列操作に関する様々なメソッドが用意されています。詳細は公式ドキュメントを参照してください。
pandas.Series.str.rsplit サンプルコード
基本的な分割
import pandas as pd
# データの作成
data = pd.Series(["a,b,c", "d,e,f", "g,h,i"])
# 右側から2つ分割
result = data.str.rsplit(",", n=2)
# 結果の確認
print(result)
# 出力
# 0 [a, b]
# 1 [d, e]
# 2 [g, h]
# dtype: object
正規表現による分割
# データの作成
data = pd.Series(["a-b-c", "d-e-f", "g-h-i"])
# ハイフンで分割
result = data.str.rsplit("-", regex=True)
# 結果の確認
print(result)
# 出力
# 0 ['a', 'b', 'c']
# 1 ['d', 'e', 'f']
# 2 ['g', 'h', 'i']
# dtype: object
分割結果の列への展開
# データの作成
data = pd.Series(["a,b,c", "d,e,f", "g,h,i"])
# 右側から2つ分割し、列に展開
result = data.str.rsplit(",", n=2, expand=True)
# 結果の確認
print(result)
# 出力
# 0 1 2
# 0 a b c
# 1 d e f
# 2 g h i
分割結果のリストへの格納
# データの作成
data = pd.Series(["a,b,c", "d,e,f", "g,h,i"])
# 右側から2つ分割し、リストに格納
result = data.str.rsplit(",", n=2).tolist()
# 結果の確認
print(result)
# 出力
# [['a', 'b'], ['d', 'e'], ['g', 'h']]
特定の文字列で分割
# データの作成
data = pd.Series(["a/b/c", "d/e/f", "g/h/i"])
# スラッシュで分割
result = data.str.rsplit("/", n=1)
# 結果の確認
print(result)
# 出力
# 0 [a, b/c]
# 1 [d, e/f]
# 2 [g, h/i]
# dtype: object
空白文字で分割
# データの作成
data = pd.Series(["a b c", "d e f", "g h i"])
# 空白文字で分割
result = data.str.rsplit(expand=True)
# 結果の確認
print(result)
# 出力
# 0 1 2
# 0 a b c
# 1 d e f
# 2 g h i
区切り文字がない場合
# データの作成
data = pd.Series(["abc", "def", "ghi"])
# 右側から2つ分割
result = data.str.rsplit(",", n=2)
# 結果の確認
print(result)
# 出力
# 0 [abc]
# 1 [def]
# 2 [ghi]
# dtype: object
エラー処理
# データの作成
data = pd.Series(["a,b,c", "d,e", "g"])
# 右側から2つ分割
try:
result = data.str.rsplit(",", n=2)
except ValueError as e:
print(e)
# 出力
# 'Expected 2 splits on delimiter "," but found 1'
これらのサンプルコードを参考に、pandas.Series.str.rsplit
を様々なデータ分析に活用してください。
pandas.Series.str.rsplit 以外の方法
str.split
は左側からの分割を行います。
data = pd.Series(["a,b,c", "d,e,f", "g,h,i"])
result = data.str.split(",", n=2)
print(result)
# 出力
# 0 ['a', 'b', 'c']
# 1 ['d', 'e', 'f']
# 2 ['g', 'h', 'i']
# dtype: object
str.extract
は正規表現パターンにマッチした部分文字列を抽出します。
data = pd.Series(["a-b-c", "d-e-f", "g-h-i"])
result = data.str.extract(r"(.*)-(.*)-(.*)")
print(result)
# 出力
# 0 1 2
# 0 a b c
# 1 d e f
# 2 g h i
lambda
式を使用して、独自の分割ロジックを定義できます。
data = pd.Series(["a,b,c", "d,e,f", "g,h,i"])
result = data.str.rsplit(",", n=2).apply(lambda x: x[1:])
print(result)
# 出力
# 0 [b, c]
# 1 [e, f]
# 2 [h, i]
# dtype: object
for
ループを使用して、文字列を1文字ずつ分割できます。
data = pd.Series(["abc", "def", "ghi"])
result = []
for s in data:
result.append(list(s))
print(result)
# 出力
# [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f'], ['g', 'h', 'i']]
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