pandas提取某一列具有相同规律的数字

可以使用正则表达式来提取具有相同规律的数字列。假设数据框为df，列名为col，数字规律为3个数字-3个数字-4个数字，可以使用以下代码：

import re

pattern = r'\d{3}-\d{3}-\d{4}' # 正则表达式
df['new_col'] = df['col'].apply(lambda x: re.findall(pattern, str(x))[0] if re.findall(pattern, str(x)) else None)

解释一下代码：

1. `import re`：导入正则表达式模块。
2. `pattern = r'\d{3}-\d{3}-\d{4}'`：定义正则表达式，\d表示数字，{3}表示匹配三个数字，-表示匹配“-”符号。
3. `df['new_col'] = df['col'].apply(lambda x: re.findall(pattern, str(x))[0] if re.findall(pattern, str(x)) else None)`：使用apply函数对col列的每个元素应用lambda函数，lambda函数使用re.findall函数提取符合正则表达式的数字，如果提取到数字则返回第一个数字，否则返回None。最后将提取到的数字存入新的列new_col中。

需要注意的是，如果某些元素中没有符合正则表达式的数字，则会返回None。如果需要保留原始数据，可以将lambda函数中的else部分改为返回原始数据。

相关问题

pandas提取某一列有规律的数字

假设有一个DataFrame df，其中有一列数据如下：

col
0      1
1      2
2      3
3      4
4      5
5      6
6      7
7      8
8      9
9     10
10    11
11    12

如果要提取这一列中的偶数，可以使用如下代码：

df[df['col'] % 2 == 0]['col']

输出结果为：

1      2
3      4
5      6
7      8
9     10
11    12
Name: col, dtype: int64

同理，如果要提取这一列中的奇数，可以使用如下代码：

df[df['col'] % 2 == 1]['col']

输出结果为：

0     1
2     3
4     5
6     7
8     9
10   11
Name: col, dtype: int64

pandas提取某一列的有规律的字符串

如果要提取某一列的有规律的字符串，可以使用正则表达式和pandas中的str方法结合。

例如，假设有如下的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Bob Johnson'],
    'age': [30, 25, 40],
    'email': ['john.doe@example.com', 'jane.smith@example.com', 'bob.johnson@example.com']
})

现在想要从email列中提取出所有的邮箱域名，可以使用正则表达式和str.extract方法：

df['email_domain'] = df['email'].str.extract(r'@([^.]+)\.')

这里的正则表达式@([^.]+)\.表示匹配@符号后面的一段非点号字符，直到遇到一个点号为止，也就是邮箱域名。extract方法会返回所有匹配的结果，因此需要使用[0]来取出第一个匹配结果。

运行上述代码后，DataFrame会变成这样：

          name  age                  email email_domain
0     John Doe   30    john.doe@example.com   example
1   Jane Smith   25  jane.smith@example.com   example
2  Bob Johnson   40  bob.johnson@example.com   example

可以看到，email_domain列中提取出了所有的邮箱域名。