str.extract添加能否添加和原有列名相同的列

`str.extract` 是Pandas库中用于正则表达式匹配的字符串方法，它可以提取DataFrame或Series中字符串列的特定模式，并将匹配的结果作为新的列返回。如果你尝试使用`str.extract`添加一个与原有列名相同的列，通常情况下，原有的列会被新提取出来的列覆盖，因为Pandas默认不允许在同一个DataFrame中有两个同名的列存在。

如果你想要避免覆盖原有列，可以考虑以下方法：
1. 在提取之前修改原有列的名称，以避免冲突。
2. 使用`str.extract`时，为提取出来的列指定一个新的列名，而不是直接覆盖原有列名。

举个例子：

import pandas as pd

# 假设有一个DataFrame df，其中有一个名为'col1'的列
df = pd.DataFrame({'col1': ['a1', 'b2', 'c3']})

# 你想要添加一个与'col1'同名的列，其中包含提取的匹配结果
# 首先，修改原有列的名称以避免冲突
df.rename(columns={'col1': 'original_col1'}, inplace=True)

# 然后，使用str.extract添加一个新列
df['col1'] = df['original_col1'].str.extract(r'(\d+)')

# 查看结果，现在'col1'是新添加的列，而'original_col1'是修改后的原有列
print(df)

相关问题

str.extract用法

`str.extract` 是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法，它可以用来从字符串数据中提取与正则表达式模式匹配的部分。这个方法返回一个新的 Series，包含找到的匹配项。

基本用法如下：

import pandas as pd

# 假设有一个包含文本的 Series
s = pd.Series(['123 abc', '456 def', '789 ghi'])

# 使用正则表达式提取数字
matches = s.str.extract('(\d+)')

# matches 的值将是一个新的 Series，内容为 ['123', '456', '789']

`str.extract` 还允许你为提取出的列指定名称：

# 提取数字，并为列指定名称 'num'
matches = s.str.extract('(\d+)', expand=False)
matches.name = 'num'

在使用 `str.extract` 时，你还可以通过命名捕获组的方式，直接将匹配的部分赋值给结果 Series 的特定列名：

# 使用命名捕获组提取数字，并命名为 'number'
matches = s.str.extract('(?P<number>\d+)')

# matches 的值将是一个新的 DataFrame，包含一列名为 'number' 的数据

请注意，如果正则表达式匹配不到任何东西，对应的返回值将是 `NaN`。

pandas str.extract语法

pandas str.extract()是用来从字符串中提取匹配正则表达式的子串的方法。

语法如下：

Series.str.extract(pat, flags=0, expand=True)

参数说明：

- pat：需要匹配的正则表达式模式
- flags：正则表达式的匹配标志
- expand：如果为True，则返回DataFrame，如果为False，则返回Series

返回值：

- DataFrame或Series：匹配结果

例子：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({'text': ['abc123def', 'xyz456', 'pqr789']})

# 提取数字
df['numbers'] = df['text'].str.extract('(\d+)', expand=False)

# 输出结果
print(df)

输出结果：

        text numbers
0  abc123def     123
1     xyz456     456
2     pqr789     789