大数据处理Jupyter 中extract

在Jupyter Notebook中，通常提到的大数据处理库Pandas有一个名为`pandas.DataFrame.str.extract()`的方法，它主要用于从字符串列中抽取模式匹配的结果。这个函数适用于文本挖掘、数据清洗等场景，特别是当你需要从每个单元格的文本内容中提取特定的信息，如电子邮件地址、电话号码或其他按照某种固定格式组织的数据。

`str.extract()`的基本语法如下：

df['new_column'] = df['old_column'].str.extract(pattern, expand=True|False)

其中：
- `df['old_column']`：是要处理的DataFrame列名，通常包含原始的字符串数据。
- `pattern`：正则表达式模式，用来定义要提取的模式。
- `expand`：布尔值，默认为`False`，如果设置为`True`，将会返回一个DataFrame，每一行对应一个完整的匹配结果；若为`False`，则返回Series，元素为匹配的结果列表。

例如，如果你想从电子邮件地址中提取域名，你可以这样做：

emails = df['email_column']
domain = emails.str.extract(r'(\S+@\S+\.\S+)', expand=True)[1]

在这里，正则表达式`(\S+@\S+\.\S+)`匹配了邮箱地址的结构。

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大数据处理Jupyter怎么将一列中的文本数字分开

在Jupyter Notebook中处理大数据时，如果你需要从一列文本数据中提取数字，可以使用Python的数据分析库pandas配合正则表达式regex。这里是一个简单的步骤：

1. 导入所需库：

import pandas as pd
import re

2. 假设你有一个DataFrame叫df，其中有一列名为'text_column'包含待处理的文本：

data = {
    'text_column': ['abc123', 'def456', 'ghi789', 'jkl012']
} # 这只是一个示例，替换为你实际的数据
df = pd.DataFrame(data)

3. 使用`applymap()`函数结合正则表达式`re.findall()`来查找并分割数字：

# 定义一个函数，找到所有的数字并返回列表
def extract_numbers(text):
    return re.findall(r'\d+', text)

# 应用这个函数到'text_column'
df['numbers'] = df['text_column'].apply(extract_numbers)

这一步会创建一个新的列'dataframe'，其中每一项都是原列中每个字符串中的所有数字。

在jupyter中解压文件

### 在 Jupyter Notebook 中解压文件

为了在 Jupyter Notebook 环境中实现文件的解压，可以利用 Python 自带的 `zipfile` 库来完成这一任务。下面提供了一种通过编写简单脚本来达到目的的方式。

#### 使用 `zipfile` 库解压 ZIP 文件

Python 的标准库包含了处理ZIP格式档案的能力，这意味着不需要额外安装任何软件即可执行此功能。以下是具体的操作方式：

import zipfile

with zipfile.ZipFile('example.zip', 'r') as zip_ref:  # 替换 example.zip 为实际压缩包名称
    zip_ref.extractall('./extracted_files/')         # 指定解压后的目标目录

上述代码片段展示了如何打开指定路径下的 `.zip` 文件，并将其内容提取到给定的目标文件夹内[^1]。

对于希望直接在工作空间根目录下进行解压的情况，则可简化命令如下所示：

import zipfile

f = zipfile.ZipFile("balloon.zip", 'r')
for file in f.namelist():
    f.extract(file, "")  # 将文件解压至当前位置
f.close()

这段代码同样实现了相同的功能——即读取名为 `"balloon.zip"` 的压缩包并将其中的内容释放出来；不同之处在于这里选择了逐个文件地控制解压过程，并且默认情况下会把所有数据都放置于当前活动的工作区之中[^2]。

如果倾向于更简洁的形式，也可以采用以下单行语句来进行整个操作：

import zipfile; zipfile.ZipFile('up.zip').extractall(os.getcwd())

这行指令不仅完成了创建 ZipFile 对象的动作，还立即调用了 extractall 方法以确保所有项目都被正确部署到了由 getcwd 函数返回的现行工作目录之下[^3]。

值得注意的是，在某些场景下可能更适合借助操作系统自带工具而非编程手段去解决问题。例如当面对大型存档或者特定类型的压缩文档时，可以直接运用 Linux 或 macOS 下面的 shell 命令如 `unzip` 来快速有效地达成同样的效果[^4]。