python pandas将数据图列分割成两个新的列并删除原来的列。

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我有以下数据框架。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Name': ['Steve Smith', 'Joe Nadal',
                            'Roger Federer'],
                  'birthdat/company': ['1995-01-26Sharp, Reed and Crane',
                                      '1955-08-14Price and Sons',
                                      '2000-06-28Pruitt, Bush and Mcguir']})
df[['data_time','full_company_name']] = df['birthdat/company'].str.split('[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}', expand=True)
with my code I get the following:
____|____Name______|__birthdat/company_______________|_birthdate_|____company___________
0   |Steve Smith   |1995-01-26Sharp, Reed and Crane  |           |Sharp, Reed and Crane
1   |Joe Nadal     |1955-08-14Price and Sons         |           |Price and Sons
2   |Roger Federer |2000-06-28Pruitt, Bush and Mcguir|           |Pruitt, Bush and Mcguir
我想要的是--得到这个词组（'[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}'），其余的应该进入 "full_company_name "列和:
____|____Name______|_birthdate_|____company_name_______
0   |Steve Smith   |1995-01-26 |Sharp, Reed and Crane
1   |Joe Nadal     |1955-08-14 |Price and Sons
2   |Roger Federer |2000-06-28 |Pruitt, Bush and Mcguir
更新的问题。
我怎样才能处理出生日期或公司名称的缺失值。
例如：出生日期/公司="NaApple "或出生日期/公司="2003-01-15Na"，缺失值不仅限于Na


         
          
           python


         
          
           python-3.x


         
          
           regex


         
          
           pandas


         
          
           dataframe


          
           
            
             
             
              Wiktor Stribiżew
             
            
            
             发布于
             
             2020-11-07


          
           
            已采纳


          
           
            
             你可以使用
            
            df[['data_time','full_company_name']] = df['birthdat/company'].str.extract(r'^([0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2})(.*)', expand=False)
            Name  Age  ...   data_time        full_company_name
0    Steve Smith   32  ...  1995-01-26    Sharp, Reed and Crane
1      Joe Nadal   34  ...  1955-08-14           Price and Sons
2  Roger Federer   36  ...  2000-06-28  Pruitt, Bush and Mcguir
[3 rows x 5 columns]
The Series.str.extract之所以在这里使用，是因为你需要在不丢失日期的情况下获得两个部分。
The regex is
^ - start of string
([0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}) - your date pattern captured into Group 1
(.*) - the rest of the string captured into Group 2.
See the regex demo.


          
           
            
             
              
              
               Quang Hoang
              
             
             
              发布于
              
              2020-11-07


          
           
            
             
              
               split
              
              通过分隔符来分割字符串，而忽略它们。我认为你想要的是
              
               extract
              
              ，有两个捕获组。
             
             df[['data_time','full_company_name']] = \
   df['birthdat/company'].str.extract('^([0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2})(.*)')
Output:
    Name           birthdat/company                   data_time    full_company_name

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