我是 Python 新手，但試圖從 bios 列表中提取所有 Twitter 句柄?；旧衔倚枰崛?#39;@'之后的內容。示例輸入：['Hello @handle1', '@handle2 @handle3 hello', 'words3', '@handle4']輸出：['handle1', 'handle2', 'handle3', 'handle4']提前致謝！
2 回答
揚帆大魚
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關于您提到的功能，在您使用 a 重構原始數據框后join()，這可能更接近您所追求的：
combined = df[df['variable']!='ref'].set_index('date').join(df[df['variable']=='ref'].set_index('date'), lsuffix='', rsuffix='_ref').drop('variable_ref', axis=1)
def func(series, ref_series):
#As an example
return series.mean()/ref_series.mean()
combined.groupby('variable').rolling(12).apply(lambda x: func(x, combined.loc[x.index]['value_ref']), raw=False).drop('value_ref', axis=1)
此示例產生以下結果（NaN由于您的示例數據中存在差距）：
value
variable date
item1 2014-01-31 NaN
2014-02-28 NaN
2014-03-31 NaN
2014-04-30 NaN
2014-05-31 NaN
2014-06-30 NaN
2014-07-31 NaN
2014-08-31 NaN
2014-09-30 NaN
2014-10-31 NaN
2014-11-30 NaN
2014-12-31 NaN
2015-01-31 NaN
2015-02-28 NaN
2015-03-31 NaN
2015-04-30 NaN
2015-05-31 NaN
2015-06-30 NaN
2015-07-31 NaN
2015-08-31 NaN
2015-09-30 1.912186
2015-10-31 1.793184
2015-11-30 2.609254
2015-12-31 3.009455
2016-01-31 3.123833
2016-02-29 2.910599
2016-03-31 2.708132
2016-04-30 2.497878
2016-05-31 2.561760
2016-06-30 2.681712
尚方寶劍之說
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您可以在沒有正則表達式或導入模塊的情況下執行此操作：
text = ['Hello @handle1', '@handle2 @handle3 hello', 'words3', '@handle4']
handles = [word[1:] for word_group in text for word in word_group.split() if word.startswith('@')]
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