在python中拆分键值字符串并将其移动到df列中

Question

这是我拥有的列，我想拆分成键值并存储在一个新的列中。你知道吗

{"FontStyle"=>"Gill Sans Standard", "FontSize"=>"Medium (3mm)"}
{"Font Style"=>"Gill Sans Standard","Font Size"=>"Medium (3mm)"}
{"Font Style":"Script","Font Size":"Medium (3mm)"}
{"Font Style"=>"Gill Sans Standard","Font Size"=>"Medium (3mm)"}
{"Font Style":"Gill Sans Standard","Font Size":"Medium (3mm)"}

主要的问题是其中一些有“=>；”，而另一些有冒号

我希望在df中有两个新的列，一个用于字体样式，另一个用于字体大小和其中所包含的值

如果有人能帮我做到这一点，那就太好了，如果你能推荐我一些关于regex的书/教程，那就太好了。你知道吗

谢谢

Answer 1

我认为regex这里没有必要，使用：

import ast

print (df)
                                                 col
0  {"FontStyle"=>"Gill Sans Standard", "FontSize"...
1  {"Font Style"=>"Gill Sans Standard","Font Size...
2  {"Font Style":"Script","Font Size":"Medium (3m...
3  {"Font Style"=>"Gill Sans Standard","Font Size...
4  {"Font Style":"Gill Sans Standard","Font Size"...
5                                                NaN

---

d = {'=>':':', 'FontSize':'Font Size','FontStyle':'Font Style'}

regex = '|'.join(r"{}".format(x) for x in d.keys())
df1 = (df['col'].dropna()
                .str.replace(regex, lambda x: d[x.group()], regex=True)
                .apply(ast.literal_eval))
df2 = pd.DataFrame(df1.values.tolist())[['Font Size','Font Style']].dropna(how='all')
print (df2)
      Font Size          Font Style
0  Medium (3mm)  Gill Sans Standard
1  Medium (3mm)  Gill Sans Standard
2  Medium (3mm)              Script
3  Medium (3mm)  Gill Sans Standard
4  Medium (3mm)  Gill Sans Standard

解释：

1. 首先通过^{}删除缺少的行
2. 然后对字典中的值使用^{}
3. 通过ast.literal_eval将值转换为字典
4. 创建新数据帧
5. 如果需要，只按列表过滤列，只移动NaN的行