Разбор элементов списка в несколько списков в Python

Я думаю, что что-то в этих строках может сработать:

import pandas as pd
import re
mylist=['0 cheese 100','1 cheddar cheese 200']


numbers = '[0-9]'

list1=[i.split()[-1] for i in mylist]
list2=[re.sub(numbers, '', i).strip() for i in mylist]


your_df=pd.DataFrame({'name1':list1,'name2':list2})
your_df

Если целью является фрейм данных, почему бы просто не сделать это, а не два списка. Если вы превратите свою строку в серию, вы можете использовать pandas.Series.str.extract(), чтобы разделить ее на нужные столбцы:

import pandas as pd

s = '''0                   cheese    100
1                   cheddar cheese    1100
2                   gorgonzola    1300
3                   smoked cheese    200'''

pd.Series(s.split('\n')).str.extract(r'.*?\s+(?P<type>.*?)\s+(?P<value>\d+)')

Это дает Dataframe:

    type             value
0   cheese           100
1   cheddar cheese   1100
2   gorgonzola       1300
3   smoked cheese    200

IIUC ваши строки являются элементами списка. Вы можете использовать re.split, чтобы разделить два или более пробела:

import re
import pandas as pd

your_list = [
  "0                   cheese    100",
  "1                   cheddar cheese    1100",
  "2                   gorgonzola    1300",
  "3                   smoked cheese    200",
]

df = pd.DataFrame([re.split(r'\s{2,}', s)[1:] for s in your_list], columns=["type", "value"])

Вывод:

             type value
0          cheese   100
1  cheddar cheese  1100
2      gorgonzola  1300
3   smoked cheese   200

Могу ли я предложить это простое решение:

lines = [
         "1                   cheddar cheese    1100 ",
         "2                   gorgonzola    1300 ",
         "3                   smoked cheese    200",
        ]

for line in lines:
  words = line.strip().split()
  print( ' '.join( words[1:-1]), words[-1])

Результат:

cheddar cheese 1100
gorgonzola 1300
smoked cheese 200

Вы можете добиться этого, используя нарезку:

from curses.ascii import isdigit


inList = ['0                   cheese    100', '1                   cheddar cheese    1100', '2                   gorgonzola    1300', '3                   smoked cheese    200']

cheese = []
prices = []

for i in inList:
    temp = i[:19:-1] #Cuts out first number and all empty spaces until first character and reverses the string
    counter = 0
    counter2 = 0
    for char in temp: #Temp is reversed, meaning the number e.g. '100' for 'cheese' is in front but reversed
        if char.isdigit(): 
            counter += 1
        else:   #If the character is an empty space, we know the number is over
            prices.append((temp[:counter])[::-1]) #We know where the number begins (at position 0) and ends (at position counter), we flip it and store it in prices

            cheeseWithSpace = (temp[counter:]) #Since we cut out the number, the rest has to be the cheese name with some more spaces in front
            for char in cheeseWithSpace:
                if char == ' ': #We count how many spaces are in front
                    counter2 += 1
                else:   #If we reach something other than an empty space, we know the cheese name begins.
                    cheese.append(cheeseWithSpace[counter2:][::-1]) #We know where the cheese name begins (at position counter2) cut everything else out, flip it and store it
                    break
            break

print(prices)
print(cheese)

Просмотрите комментарии в коде, чтобы понять подход. В основном вы переворачиваете свои строки, используя [::-1], чтобы упростить их обработку. Затем вы удаляете каждую часть по одной.

Если у вас есть:

text = '''0                   cheese    100
1                   cheddar cheese    1100
2                   gorgonzola    1300
3                   smoked cheese    200'''

# OR

your_list = [
 '0                   cheese    100',
 '1                   cheddar cheese    1100',
 '2                   gorgonzola    1300',
 '3                   smoked cheese    200'
]

text = '\n'.join(your_list)

Делает:

from io import StringIO

df = pd.read_csv(StringIO(text), sep='\s\s+', names=['col1', 'col2'], engine='python')
print(df)

Вывод:

             col1  col2
0          cheese   100
1  cheddar cheese  1100
2      gorgonzola  1300
3   smoked cheese   200

• Это обрабатывает это первое число как индекс, но вы можете сбросить его с помощью df=df.reset_index(drop=True), если хотите.