pd.Dataframe 按第一列的字符串中正则匹配出两个关键字排序整个表

在Pandas库中，你可以使用`DataFrame`的`query()`函数结合正则表达式（regex）筛选数据，然后利用`sort_values()`函数按指定列排序。假设你的DataFrame名为df，第一列为'column_name'，你想找出包含特定关键字A和B的数据，并按这一列排序，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设 df 是你的 DataFrame
condition = '(?=.*A)(?=.*B)'  # 正则表达式条件，查找同时包含 A 和 B 的行
filtered_df = df.query(f"column_name.str.contains('{condition}')")

# 排序整个过滤后的DataFrame，按照 'column_name' 列
sorted_df = filtered_df.sort_values(by='column_name')

sorted_df

这里，`str.contains()`用于检查字符串列是否包含给定的正则表达式模式。`(?=.*A)(?=.*B)`是一个正则表达式元字符构造，表示字符串中必须有"A"和"B"连续出现。

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pd.Dataframe 按第一列使用正则筛选得到的字符串中的数字进行排序

在Pandas DataFrame中，如果你想按DataFrame的第一列（假设它包含了字符串，其中可能嵌套有数字）使用正则表达式筛选出所有的数字，并对这些数字进行排序，你可以这样做：

首先，你需要导入`re`模块，这是Python中的正则表达式库。然后，你可以编写一个函数来从每个字符串中提取数字，接着结合`applymap()`函数遍历每一行的所有元素，并对提取出来的数字列表进行排序。

这是一个示例步骤：

import pandas as pd
import re

# 假设你有一个名为df的DataFrame
df = ...  # 填充你的DataFrame实例

# 定义一个函数来从字符串中提取数字
def extract_numbers(s):
    return [int(num) for num in re.findall(r'\d+', s)]

# 使用applymap()提取第一列（列名假设为'A'）中的所有数字并存储到一个新的列
df['numbers'] = df['A'].apply(extract_numbers)

# 对新列'numbers'进行排序
df_sorted = df.sort_values(by='numbers')

# 如果你只关心排序后的原数据，可以删除'numbers'列
df_sorted.drop(columns=['numbers'], inplace=True)

pd.Dataframe 使用第一列使用正则筛选得到的字符串中的数字对整个表进行排序

在Pandas库中，你可以使用`DataFrame`的`loc`、`str.extractall`函数结合正则表达式来提取第一列中的数字，然后通过这些数字对整个数据框进行排序。下面是一个示例步骤：

1. 首先，假设你有一个名为df的DataFrame，其中第一列为需要提取数字的字符串列。例如：

import pandas as pd

data = {
    'Column1': ['A1', 'B2', 'C3', 'D4', 'E5'],
    # ... 其他列...
}
df = pd.DataFrame(data)

2. 使用`str.extractall`提取数字。这里假设数字总是在第一部分：

regex = r'\d+'  # 正则表达式匹配一个或多个数字
numbers = df['Column1'].str.extract(regex)

`numbers`现在是一个包含所有行数字的新DataFrame。

3. 将数字转换为数值类型以便排序：

numbers = numbers.astype(int)  # 如果是浮点数，可以使用.to_numeric()

4. 使用这些数字作为索引对原始DataFrame进行排序：

sorted_df = df.sort_values(by=numbers, ascending=True)

这将按照提取出的数字从小到大对原始DataFrame进行排序。如果你想降序排序，只需将`ascending`设为`False`。