Как разбить строку из одного столбца на два столбца, которые соответствуют списку?

Question

Как разбить строку из одного столбца на два столбца, которые ТОЧНО совпадают со списком, начинающимся справа? Если не совпадает, просто оставьте это поле пустым для столбца модели

Список для сравнения ['PILOT', 'SRP637', '103', 'Mako', 'Kontiki', 'SKX007', 'Odyssey','Octo', 'Royal Oak Offshore']

DataFrame

  brand
0 ARCHIMEDE PILOT
1 Seiko SRP637
2 Sinn 103
3 Orient Mako
4 Eterna Kontiki
5 Seiko SKX007
6 Boldr Odyssey
7 Bvlgari Octo
8 Aegir
9 Audemars Piguet Royal Oak Offshore

Разделить на этот фрейм данных

  brand           model
0 ARCHIMEDE       PILOT
1 Seiko           SRP637
2 Sinn            103
3 Orient          Mako
4 Eterna          Kontiki
5 Seiko           SKX007
6 Boldr           Odyssey
7 Bvlgari         Octo
8 Aegir
9 Audemars Piguet Royal Oak Offshore

Answer 1

MCVE

import pandas as pd
from io import StringIO

textfile = StringIO("""
   brand
0  ARCHIMEDE PILOT
1  Seiko SRP637
2  Sinn 103
3  Orient Mako
4  Eterna Kontiki
5  Seiko SKX007
6  Boldr Odyssey
7  Bvlgari Octo
8  Aegir
9  Audemars Piguet Royal Oak Offshore""")

df = pd.read_csv(textfile, sep='\s\s+', engine='python')

print("Input dataframe...\n")
print(df.to_markdown())

listcomp = ['PILOT', 'SRP637', '103', 'Mako', 'Kontiki', 'SKX007', 'Odyssey','Octo', 'Royal Oak Offshore']
regex = f'{"|".join(listcomp)}'
df['model'] = df['brand'].str.extract(f'(?P<model>{regex})')
df['brand'] = df['brand'].str.replace(regex,'')
print("Output dataframe...\n")
print(df.to_markdown())

Выходы:

Input dataframe...

|    | brand                              |
|---:|:-----------------------------------|
|  0 | ARCHIMEDE PILOT                    |
|  1 | Seiko SRP637                       |
|  2 | Sinn 103                           |
|  3 | Orient Mako                        |
|  4 | Eterna Kontiki                     |
|  5 | Seiko SKX007                       |
|  6 | Boldr Odyssey                      |
|  7 | Bvlgari Octo                       |
|  8 | Aegir                              |
|  9 | Audemars Piguet Royal Oak Offshore |
Output dataframe...

|    | brand           | model              |
|---:|:----------------|:-------------------|
|  0 | ARCHIMEDE       | PILOT              |
|  1 | Seiko           | SRP637             |
|  2 | Sinn            | 103                |
|  3 | Orient          | Mako               |
|  4 | Eterna          | Kontiki            |
|  5 | Seiko           | SKX007             |
|  6 | Boldr           | Odyssey            |
|  7 | Bvlgari         | Octo               |
|  8 | Aegir           | nan                |
|  9 | Audemars Piguet | Royal Oak Offshore |

Опция 1:

Используйте pandas, чтобы сначала разделить пространство, используя .str.split, затем используйте where и isin:

listcomp = ['PILOT', 'SRP637', '103', 'Mako', 'Kontiki', 'SKX007', 'Odyssey','Octo']
df_out = df['brand'].str.split(' ', expand=True).set_axis(['brand', 'model'], axis=1, inplace=False)
df_out['model'] = df_out['model'].where(df_out['model'].isin(listcomp))
df_out

Вывод:

|    | brand     | model   |
|---:|:----------|:--------|
|  0 | ARCHIMEDE | PILOT   |
|  1 | Seiko     | SRP637  |
|  2 | Sinn      | 103     |
|  3 | Orient    | Mako    |
|  4 | Eterna    | Kontiki |
|  5 | Seiko     | SKX007  |
|  6 | Boldr     | Odyssey |
|  7 | Bvlgari   | Octo    |
|  8 | Aegir     | nan     |

Опция 2

Использование .str.extract с именованными группами

listcomp = ['PILOT', 'SRP637', '103', 'Mako', 'Kontiki', 'SKX007', 'Odyssey','Octo']
regex = f'{"|".join(listcomp)}'
df['brand'].str.extract(f'(?P<brand>\w+)\s?(?P<model>{regex})?')

Вывод:

|    | brand     | model   |
|---:|:----------|:--------|
|  0 | ARCHIMEDE | PILOT   |
|  1 | Seiko     | SRP637  |
|  2 | Sinn      | 103     |
|  3 | Orient    | Mako    |
|  4 | Eterna    | Kontiki |
|  5 | Seiko     | SKX007  |
|  6 | Boldr     | Odyssey |
|  7 | Bvlgari   | Octo    |
|  8 | Aegir     | nan     |

Вариант 3 (обновлен с измененным вопросом и данными)

listcomp = ['PILOT', 'SRP637', '103', 'Mako', 'Kontiki', 'SKX007', 'Odyssey','Octo', 'Royal Oak Offshore']
regex = f'{"|".join(listcomp)}'
df['model'] = df['brand'].str.extract(f'(?P<model>{regex})')
df['brand'] = df['brand'].str.replace(regex,'')
df

Вывод:

|    | brand           | model              |
|---:|:----------------|:-------------------|
|  0 | ARCHIMEDE       | PILOT              |
|  1 | Seiko           | SRP637             |
|  2 | Sinn            | 103                |
|  3 | Orient          | Mako               |
|  4 | Eterna          | Kontiki            |
|  5 | Seiko           | SKX007             |
|  6 | Boldr           | Odyssey            |
|  7 | Bvlgari         | Octo               |
|  8 | Aegir           | nan                |
|  9 | Audemars Piguet | Royal Oak Offshore |

Answer 2

Если я правильно понимаю, вам нужно:

df['model'] = df['brand'].apply(lambda x: x.split(' ')[1])

, который занимает каждую строку brand, разбивает ее на две части по пустому пространству и принимает второй элемент как новый столбец.