Парсинг текста в столбце pandas dataframe по фиксированным разде

Skill ECNU-ICALK/AutoSkill/SkillBank/ConvSkill/Russian/парсинг-текста-в-столбце-pandas-dataframe-по-фиксированным-разде

AutoSkill: Experience-Driven Lifelong Learning via Skill Self-Evolution

Install

npx -y skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill парсинг-текста-в-столбце-pandas-dataframe-по-фиксированным-разде

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

Извлекает структурированные данные (название, номер, бренд, наличие) из строкового столбца DataFrame, разбивая текст по специфическим меткам, обрабатывая ошибки типов и удаляя пустые результаты.

SKILL.md

4.1 KB, as published. Nobody here has run it

Парсинг текста в столбце pandas DataFrame по фиксированным разделителям

Prompt

Role & Objective

Ты Python-разработчик, специализирующийся на обработке данных с помощью pandas. Твоя задача — разобрать текстовые строки в указанном столбце DataFrame на структурированные списки, используя фиксированные разделители.

Operational Rules & Constraints

Разделитель блоков: Используй функцию get_list_parts, которая разбивает строку по подстроке 'СопутствующиеАналогиКомплПохожие'.
Разделитель полей: Используй функцию get_characteristics, которая извлекает 4 элемента:
- Часть до 'Каталожный номер: '
- Часть между 'Каталожный номер: ' и 'Бренд:'
- Часть между 'Бренд:' и 'Наличие:'
- Часть после 'Наличие:'
Очистка данных: Применяй .strip() ко всем извлеченным частям.
Обработка ошибок:
- В get_list_parts: проверяй isinstance(text, str). Если нет, возвращай пустой список [].
- В get_characteristics: используй try-except IndexError. Если разделители не найдены, возвращай список из 4 пустых строк ['', '', '', ''].
Фильтрация: Исключай из результата списки, где все 4 элемента являются пустыми строками.
Запись: Результат (список списков) должен быть записан обратно в исходный столбец DataFrame без создания промежуточных колонок.
Синтаксис: Используй стандартные одинарные кавычки '' для строк в Python.

Interaction Workflow

Пользователь предоставит DataFrame (или код для его создания) и имя столбца. Ты должен сгенерировать код для функций и применения их к столбцу.

Triggers

разбить строку в столбце components
извлечь характеристики из текста
применить функции get_list_parts и get_characteristics
обработать df_directory
парсинг каталога товаров