pandas match

pandas的match()函数是Series字符串方法之一，用于在字符串中查找与指定模式匹配的子串，并返回匹配成功的结果。与str.findall()不同的是，match()函数只返回第一个匹配成功的子串。

举个例子，如果我们有一个Series对象s，其中包含以下字符串：['apple', 'banana', 'cherry']，我们可以使用s.str.match('a')来查找以字母"a"开头的字符串。这样，函数将返回一个新的Series对象，其中包含匹配成功的字符串：[True, False, False]。

相关问题

pandas contains

pandas中的contains()函数用于检查Series中每个元素是否包含指定的字符串，并返回一个布尔值的Series，指示是否包含。可以通过传递参数regex=False来禁用正则表达式匹配。例如，在给定的Series中查找包含字母'o'的元素，可以使用下面的代码：

s.str.contains('o', regex=False)

该函数还可以在数据查询中使用。比如，在给定的DataFrame中查找名字中包含字母'A'的行，可以使用下面的代码：

df.loc[df.name.str.contains('A')]

如果需要同时查找包含字母'A'或'E'的行，可以使用正则表达式的或操作符'|'：

df.loc[df.name.str.contains('A|E')]

如果需要忽略大小写，可以使用flags=re.IGNORECASE参数：

df.loc[df.name.str.contains('A|E', flags=re.IGNORECASE)]

另外，还可以使用startswith()和endswith()函数来指定字符串是以指定的字符开头还是结尾。例如，查找以'O'开头的元素：

s.str.startswith('O')

如果想要忽略空值的处理，可以传递参数na=False。例如：

s.str.startswith('O', na=False)

使用match()函数可以确定每个字符串是否与正则表达式匹配。例如，检查每个字符串是否由一个数字和一个小写字母组成：

pd.Series(['1', '2', '3a', '3b', '03c']).str.match(r'[0-9][a-z]')

import pandas as pd import re def extract_province(address): province_re = re.compile(r'^(.*?(省|自治区))') match = province_re.match(address) if match: return match.group(1) else: return '' def['province'] = df['address'].apply(extract_province)

这段代码存在语法错误，正确的写法应该是：

import pandas as pd
import re

df = pd.read_csv('file.csv')

def extract_province(address):
    province_re = re.compile(r'^(.*?(省|自治区))')
    match = province_re.match(address)
    if match:
        return match.group(1)
    else:
        return ''

df['province'] = df['address'].apply(extract_province)

在这个例子中，我们首先导入了pandas和re库，然后使用pandas的read_csv函数读取了一个csv文件。接着定义了一个函数extract_province，用于提取地址中的省份信息，并将其应用到DataFrame的每一行上。最后，我们将提取出来的省份信息存储在DataFrame的一个新列中。