pandas 正则表达式

Pandas库中可以使用正则表达式进行字符串操作和模式匹配。Pandas提供了一些函数，可以方便地在Series或DataFrame中应用正则表达式。

下面是一些常用的Pandas正则表达式函数：

1. `str.contains(pattern, regex=True)`: 在Series或DataFrame的每个元素中搜索匹配给定模式的字符串，并返回布尔值结果。

2. `str.match(pattern, case=True, flags=0, na=np.nan)`: 在Series或DataFrame的每个元素中搜索匹配给定模式的字符串，并返回以布尔值形式指示是否匹配成功。

3. `str.extract(pattern, flags=0, expand=True)`: 在Series或DataFrame的每个元素中搜索匹配给定模式的字符串，并返回匹配结果作为一个新的Series或DataFrame。

4. `str.findall(pattern, flags=0)`: 在Series或DataFrame的每个元素中搜索匹配给定模式的字符串，并返回一个包含所有匹配项的列表。

5. `str.replace(pat, repl, n=-1, case=None, flags=0, regex=True)`: 将Series或DataFrame中匹配给定模式的字符串替换为指定的值。

这些函数都是通过在Series或DataFrame的字符串列上调用`str`属性来使用的。例如，`df['column'].str.contains(pattern)`将在'df' DataFrame的'column'列中搜索匹配给定模式的字符串。

希望这能帮助到你！如果有任何疑问，请随时提问。