匹配模式的数据帧列之间的字符串搜索

Question

我有一个包含字符串的表

a = pd.DataFrame({"strings_to_search" : ["AA1 BB2 CVC GF2","AR1 KP1","PL3 4OR 91K GZ3"]})

还有一个搜索参数是正则表达式

re = pd.DataFrame({"regex_search" : ["^(?=.*AA1).*$", "^(?=.*AR1)(?=.*PL3).*$", "^(?=.*4OR)(?=.*GZ3).*$"]})

我的目标是匹配字符串和搜索参数，如果它是字符串的一部分。 我想将每个字符串与每个模式进行比较，并将匹配的字符串模式连接起来，如下所示：

| AA1 BB2 CVC GF2 | ^(?=.*AA1).*$
| PL3 4OR 91K GZ3 | ^(?=.*4OR)(?=.*GZ3).*$

有什么方法可以在熊猫身上做到这一点吗？我使用rlike函数在sparkSQL中实现了类似的东西，但是spark在连接大型表时做得不太好。你知道吗

由于pandas没有rlike函数，我的方法是对两个表进行交叉连接，然后比较列。你知道吗

a["key"] = 0
re["key"] = 0
res = a.merge(re, on="key")

但是如何使用regex in-column regex\u search搜索列字符串？你知道吗

Answer 1

您可以组合数据帧，然后使用apply函数执行正则表达式搜索。在本例中，我将您的re数据帧重命名为r，因为re是模块的名称。首先执行两个数据帧的笛卡尔积。然后在lambda中，在每一行中计算正则表达式regex_search，并输出一个布尔值，指示如果表达式在strings_to_search中存在，搜索是否生成True；如果表达式不存在，则生成False。最后，将数据帧过滤到匹配发生的位置，对strings_to_search进行分组，并生成所有匹配regex_search的列表。你知道吗

import pandas as pd
import re

a["idx"] = 1
r["idx"] = 1
df = a.merge(r, on="idx").drop("idx", axis=1)

df["output"] = df.apply(lambda x: bool(re.compile(x["regex_search"]).search(x["strings_to_search"])), axis=1)

df[df["output"] == True].groupby("strings_to_search")["regex_search"].apply(list)