Python: pandas.DataFrame.insert ValueError: Buffer has wrong number of dimensions

Question

在 DataFrame 中，我想从总是跟在特定单词之后的字符串中提取一个整数 (0-9)，并将其作为新列添加到特定位置（不是末尾）。在下面的简化示例中，我想提取单词 'number'.

之后的整数

数据框：

testDf = ['Number1', 'number2', 'aNumber8', 'Number6b']
df = pd.DataFrame(testDf, columns=['Tagname'])

Tagname
Number1
number2
aNumber8
Number6b

下面的代码有效，但由于它在数据框的末尾添加了列，我必须移动该列。

df['Number'] = df['Tagname'].str.extract(r'number*(\d)', re.IGNORECASE)

Tagname    Number
Number1     1
number2     2
aNumber8    8
Number6b    6

insertNum = df['Number']
df.drop(labels=['Number'], axis=1, inplace = True)
df.insert(0, 'Number', insertNum)

Number    Tagname
1         Number1
2         number2
8         aNumber8
6         Number6b

我希望我能做的是使用 .insert()，但这会引发如下所示的 ValueError。

df.insert(0, 'Number', df['Tagname'].str.extract(r'number*(\d)', re.IGNORECASE))

ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)

是否可以这样使用.insert()？

Answer 1

对Series.str.extract中的Series使用expand=False，如果省略它得到一个或多个列DataFrame，因为默认参数是expand=True:

详情:

print (df['Tagname'].str.extract(r'number*(\d)', re.IGNORECASE))
   0
0  1
1  2
2  8
3  6

print (df['Tagname'].str.extract(r'number*(\d)', re.IGNORECASE, expand=False))
0    1
1    2
2    8
3    6
Name: Tagname, dtype: object

df.insert(0,'Number',df['Tagname'].str.extract(r'number*(\d)', re.IGNORECASE, expand=False))
print (df)
  Number   Tagname
0      1   Number1
1      2   number2
2      8  aNumber8
3      6  Number6b

Python: pandas.DataFrame.insert ValueError: Buffer has wrong number of dimensions

Python: pandas.DataFrame.insert ValueError: Buffer has wrong number of dimensions

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insert

dataframe

pandas

valueerror