df03.Email.str.replace('(.*?)@','xxx@',regex=True) 正则意思

这个Python代码使用了Pandas的字符串方法`str.replace()`，配合`regex=True`选项，目的是对名为`Email`的列进行正则表达式替换。具体来说：

df03.Email.str.replace('(.*?)@', 'xxx@', regex=True)

解释如下：

- `df03.Email`: 这是对`df03`数据框中`Email`列的操作。
- `.str.replace()`: 这是个用于字符串操作的函数，作用是查找并替换匹配的子串。
- `(.*?)@`: 这是一个正则表达式模式，`(.*?)`表示任意数量的任意字符（除了换行符），但它作为一个非贪婪匹配，尽可能少地捕获内容，直到遇到下一个`@`为止。这部分匹配任何出现在`@`之前的字符串。
- `'xxx@'`: 这是要替换成的新字符串，即在原邮箱地址前插入`xxx`。
- `regex=True`: 设置为True表示`replace`会按照正则表达式规则来进行匹配，而不是简单的字符替换。

所以整个表达式的意思就是，找到`Email`列中每个邮件地址中`@`符号前面的所有内容，并将其替换为`xxx@`。