Извлечение нецифровых символов перед определенным символом в панде

Question

У меня есть файл данных pandas, который выглядит следующим образом:

> row   extract_column
> 0 412952266-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 1 512952766-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 2 212952766-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 3 112953066-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 4 712953066-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 5 612953366-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 6 912953366-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 7 412954866-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 8 312954966-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 9 212954966-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 10    612955866-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 11    912256266-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 12    812256366-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 13    512256566-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 14    412256566-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 15    312256566-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 16    212256566-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 17    612256566-desiredtext1»randtext-irrelevant
> 18    812956666-desiredtext2»randtext-irrelevant
> 19    912957166-desiredtext2»randtext-irrelevant
> 20    012957866-desiredtext2»randtext-irrelevant
> 21    12952966-desiredtext2»randtext-irrelevant
> 22    2012953066-desiredtext2»randtext-irrelevant
> 23    012953066-desiredtext2»randtext-irrelevant
> 24    312953066-desiredtext2»randtext-irrelevant
> 25    112254166-desiredtext2»randtext-irrelevant
> 26    712254166-desiredtext2»randtext-irrelevant

Я хочу получить поля требуемого текста1, желаемого текста2 из extract_column.За желаемыми данными всегда следует символ », за которым следуют 9 цифр и тире.

Answer 1

df.extract_column.str.extract('-(\\w+)')
Out[100]: 
               0
0   desiredtext1
1   desiredtext1
2   desiredtext1
3   desiredtext1
4   desiredtext1
5   desiredtext1
6   desiredtext1
7   desiredtext1
8   desiredtext1
9   desiredtext1
10  desiredtext1
11  desiredtext1
12  desiredtext1
13  desiredtext1
14  desiredtext1
15  desiredtext1
16  desiredtext1
17  desiredtext1
18  desiredtext2
19  desiredtext2
20  desiredtext2
21  desiredtext2
22  desiredtext2
23  desiredtext2
24  desiredtext2
25  desiredtext2
26  desiredtext2

Answer 2

Попробуйте с extract

df.extract_column.str.extract(r'-([^\.]*)\»', expand=False)