pandas使用正则表达式从后面提取一串中文字符串

你好！关于您的问题，可以使用pandas的str.extract()函数结合正则表达式来提取中文字符串。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd
import re

# 假设您有一列名为"content"的文本列需要提取中文字符串
df = pd.DataFrame({'content': ['这是一段中文文本，我要提取中文字符串', '这是一段包含英文和数字的文本，不需要提取']})

# 使用正则表达式提取中文字符串（包括标点符号）
pattern = re.compile('[\u4e00-\u9fa5]+')
df['chinese'] = df['content'].str.extract(pattern)

# 输出结果
print(df)

希望能够帮到您！如果您有其它问题，可以继续问我哦~

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python利用正则表达式提取字符串后存入excel

您可以使用Python的`re`模块来利用正则表达式提取字符串，并使用`pandas`库将提取的结果存入Excel文件。以下是一个示例代码：

import re
import pandas as pd

# 定义正则表达式模式
pattern = r'(\d+)\s+(\w+)\s+(\w+)'

# 示例字符串
text = "123 abc def\n456 ghi jkl\n789 mno pqr"

# 使用正则表达式匹配字符串
matches = re.findall(pattern, text)

# 创建DataFrame对象保存提取结果
df = pd.DataFrame(matches, columns=["Number", "String1", "String2"])

# 将DataFrame保存为Excel文件
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

在上述代码中，我们首先定义了一个正则表达式模式，该模式可以匹配包含数字、字母和空格的字符串。然后，我们使用`re.findall()`函数在示例字符串中匹配所有符合模式的子字符串，并将结果保存在`matches`变量中。接下来，我们使用`pandas`库创建一个DataFrame对象，将提取结果存入其中，并指定列名。最后，我们使用DataFrame的`to_excel()`方法将数据保存到名为"output.xlsx"的Excel文件中。

请注意，在运行此代码之前，您需要先安装必要的依赖库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。

pandas用正则表达式非贪婪模式匹配

在pandas中，可以使用str.extract()或str.extractall()函数来进行正则表达式的匹配。非贪婪模式可以通过在正则表达式中添加“？”来实现。

例如，假设我们有以下数据：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'text': ['abc123def456', 'abc789def012']})

我们想要从text列中提取数字，可以使用如下代码：

data['numbers'] = data['text'].str.extract(r'(\d+)')

这个正则表达式r'(\d+)'表示匹配一个或多个数字。默认情况下，正则表达式是贪婪模式的，即会尽可能多地匹配字符。因此，上述代码会得到以下结果：

       text    numbers
0  abc123def456   123456
1  abc789def012   789012

可以看到，匹配结果包含了所有的数字，而不是只提取出数字。为了使用非贪婪模式，可以在正则表达式中添加“？”符号，表示匹配尽可能少的字符。修改代码如下：

data['numbers'] = data['text'].str.extract(r'(\d+?)')

这样，正则表达式会尽可能少地匹配数字，得到以下结果：

       text    numbers
0  abc123def456   123
1  abc789def012   789

可以看到，提取结果只包含数字，而不是数字串。