pandas使用正则表达式从后面提取一个字符串
时间: 2024-06-03 13:10:05 浏览: 128
你好!关于你的问题,可以使用str.extract()函数以及正则表达式来从后面提取一个字符串。正则表达式可以使用贪婪匹配,即使用.*来匹配从后面开始的任意字符,然后使用括号()来捕获字符串。具体代码如下:
import pandas as pd
# 创建测试数据
data = {'string': ['abc123def456', 'xyz789uvw123']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用正则表达式从后面提取字符串
df['new_string'] = df['string'].str.extract('.*(\d+)')
# 输出结果
print(df)
希望能够帮到你!如果还有其它问题,欢迎继续提问。
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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~
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。
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