python提取一列文字中的数字

可以使用正则表达式来匹配一个列文字中的数字。

示例代码：

import re

text = "a23b45c6d78e"

matches = re.findall(r'\d+', text)

print(matches)

输出：

['23', '45', '6', '78']

解释：

`re.findall` 函数会返回一个列表，其中包含匹配正则表达式 `\d+`（表示一个或多个数字）的所有子字符串。在本示例中，匹配的子字符串是 `'23'`、`'45'`、`'6'` 和 `'78'`。

相关问题

python从excel单元格提取文字“紫薯”然后与另外一个excel的“紫薯”对比失败，但是“紫”和“紫”可以对比成功，“薯”和“薯”也可以对比成功！

Python在处理Excel数据时可能会遇到类型不匹配的问题，特别是当它试图直接比较不同类型的文本数据时。当你尝试提取Excel单元格中的文本（如“紫薯”），并且想与另一个单元格中的相同内容进行比较时，如果它们在存储时被转换成了不同的数据类型（例如，一个是字符串，另一个是数字或日期），就会引发比较失败。

要解决这个问题，你可以先确保从Excel读取的数据都是字符串类型。使用pandas库可以帮助处理这种场景。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 假设df1和df2是包含Excel数据的DataFrame
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 提取特定列作为字符串
column_name = 'your_column_name'
df1_text = df1[column_name].astype(str)
df2_text = df2[column_name].astype(str)

# 对比两个列
matches = df1_text == df2_text
comparison_results = matches.all()

print(f"是否全匹配: {comparison_results}")

在这个例子中，`astype(str)`将单元格内容强制转换为字符串类型，以便于进行精确的文本比较。这样就可以避免因类型差异导致的比较失败了。

根据提示，在右侧编辑器补充代码，提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母等等)，连续数字超过6位、小于6位的数据不是订单号

在Python中，我们可以使用正则表达式库`re`来更方便地匹配连续的6位数字。下面是一个简单的例子，展示了如何实现这一功能：

import re

def find_order_numbers(text):
    pattern = r'\b\d{6}\b'  # 定义正则表达式模式，查找6位数字
    matches = re.findall(pattern, text)  # 查找所有匹配项
    order_numbers = [match for match in matches if len(match) == 6]  # 筛选出长度为6的数字串

    return order_numbers

# 测试输入
input_text = '投诉信息：20231021日产生的订单534687的产品有破损，联系电话：13888888888，联系人：张三，地址：北京市朝阳区朝阳路1号。'
order_numbers = find_order_numbers(input_text)
print("提取的订单号:", order_numbers)  # 输出：['534687']

这段代码首先定义了一个正则表达式模式`\b\d{6}\b`，表示匹配任何整数6位的边界值。然后使用`re.findall()`函数找出文本中所有匹配的6位数字。最后筛选出那些长度正好为6的匹配结果作为订单号。