Вот фрейм данных:
df1 = pd.DataFrame( {'st': {0: 1, 1: 0, 2: 2, 3: 0, 4: 1, 5: 5, 6: 0, 7: 7, 8: 19, 9: 0, 10: 0, 11: 0, 12: 3, 13: 0}, 'gen': {0: 'B1', 1: 'A0,B0', 2: 'A1,B1', 3: 'A0,B0', 4: 'B109', 5: 'B4,A1', 6: 'A0,B0', 7: 'A4,B3', 8: 'B15,A4', 9: 'A0,B0', 10: 'A0,B0', 11: 'A0,B0', 12: 'A123', 13: 'A0,B0'}, 'gen2': {0: 'B(1)', 1: 'A(0),B(0)', 2: 'A(1),B(1)', 3: 'A(0),B(0)', 4: 'B(109)', 5: 'A(1),B(4)', 6: 'A(0),B(0)', 7: 'A(4),B(3)', 8: 'A(4),B(15)', 9: 'A(0),B(0)', 10: 'A(0),B(0)', 11: 'A(0),B(0)', 12: 'A(123)', 13: 'A(0),B(0)'}} )
Это дает:
st gen gen2
0 1 B1 B(1)
1 0 A0,B0 A(0),B(0)
2 2 A1,B1 A(1),B(1)
3 0 A0,B0 A(0),B(0)
4 1 B109 B(109)
5 5 B4,A1 A(1),B(4)
6 0 A0,B0 A(0),B(0)
7 7 A4,B3 A(4),B(3)
8 19 B15,A4 A(4),B(15)
9 0 A0,B0 A(0),B(0)
10 0 A0,B0 A(0),B(0)
11 0 A0,B0 A(0),B(0)
12 3 A123 A(123)
13 0 A0,B0 A(0),B(0)
Обратите внимание, что столбец ['gen2'] — это искомый результат.
В столбце ['gen'], разделенном запятой, представлены пары значений. Каждая пара значений состоит из буквы (A или B) и числа (целого числа).
Я бы хотел, чтобы столбец ['gen'] отображал результаты, упорядоченные по парам, печатая сначала «A+value», а затем «B+value». Также обратите внимание, что ['gen1'] представляет все значения после буквы в скобках.
См. столбец искомого результата, где изменения происходят по индексам 5 и 14.
Index 5, column['gen2'] reorders column ['gen'] from B4,A1 to **A(1),B(4)**.
Index 8, column['gen2'] reorders column ['gen'] from B14,A4 to **A(4),B(15)**.
🤔 А знаете ли вы, что...
Python поддерживает параллельное и асинхронное программирование с помощью модулей asyncio и multiprocessing.
Используйте короткую пользовательскую функцию для извлечения буквы/цифры, сортировки цифр и восстановления правильной строки:
from natsort import natsorted
import re
def reorder(s):
return ','.join(f'{c}({d})' for c,d in
natsorted(re.findall(r'([A-Z])(\d+)', s)))
df1['gen2'] = df1['gen'].apply(reorder)
Примечание. natsorted
не является обязательным, это также сортировка по номеру, если у вас несколько A
или B
. Если у вас есть только один A
/B
, вы можете просто использовать sorted
:
import re
def reorder(s):
return ','.join(f'{c}({d})' for c,d in
sorted(re.findall(r'([A-Z])(\d+)', s)))
df1['gen2'] = df1['gen'].apply(reorder)
Выход:
st gen gen2
0 1 B1 B(1)
1 0 A0,B0 A(0),B(0)
2 2 A1,B1 A(1),B(1)
3 0 A0,B0 A(0),B(0)
4 1 B109 B(109)
5 5 B4,A1 A(1),B(4)
6 0 A0,B0 A(0),B(0)
7 7 A4,B3 A(4),B(3)
8 19 B15,A4 A(4),B(15)
9 0 A0,B0 A(0),B(0)
10 0 A0,B0 A(0),B(0)
11 0 A0,B0 A(0),B(0)
12 3 A123 A(123)
13 0 A0,B0 A(0),B(0)