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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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。

pandas正则表达式

Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了很多用于处理数据的函数和方法。在Pandas中，可以使用正则表达式来对数据进行模式匹配和提取。

要使用正则表达式进行操作，可以使用Pandas中的str属性，它提供了一系列的字符串处理方法。在str属性下，可以使用match、contains、findall等方法来进行正则表达式操作。

例如，可以使用contains方法来判断某个字符串是否包含特定的模式：

import pandas as pd

data = {'col1': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape'],
        'col2': ['apple123', 'banana456', 'orange789', 'grape123']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用contains方法进行模式匹配
pattern = r'apple'
df['col2_contains_apple'] = df['col2'].str.contains(pattern)
print(df)

输出结果如下：

     col1        col2  col2_contains_apple
0   apple    apple123                True
1  banana   banana456               False
2  orange   orange789               False
3   grape    grape123               False

除了contains方法之外，还可以使用match方法来确定字符串是否以某个模式开头，使用findall方法来提取符合某个模式的所有子串等等。

希望这可以帮助到你！如有其他问题，请随时提问。