dataframe 一对多正则匹配

您好！要实现一对多的正则匹配，可以使用 pandas 的 DataFrame 来处理数据。下面是一种可能的实现方式：

1. 首先，将一对多匹配的数据存储在一个 DataFrame 中，其中包含两列：一列是待匹配的文本，另一列是包含正则表达式的模式。

import pandas as pd

data = {
    'text': ['apple', 'banana', 'pear', 'orange'],
    'pattern': ['a.*', 'b.*', 'p.*', 'o.*']
}

df = pd.DataFrame(data)

2. 然后，使用 pandas 的 `str.contains()` 方法，将模式应用于文本列，以找到匹配的行。

matches = []
for index, row in df.iterrows():
    pattern = row['pattern']
    text = row['text']
    match = df[df['text'].str.contains(pattern)]
    matches.append(match)

result = pd.concat(matches)

在上述代码中，我们通过迭代 DataFrame 的行，并使用 `str.contains()` 方法来检查每个文本是否与相应的模式匹配。然后，我们将匹配的行添加到一个列表中，并最后使用 `pd.concat()` 方法将所有匹配结果合并为一个 DataFrame。

这样，你就可以获得一对多的正则匹配结果了。希望对你有所帮助！如果有任何疑问，请随时提问。