如何用pandas的extract函数使用正则表达式匹配多条数据

这个问题可以回答。使用pandas的extract函数可以通过对字符串进行正则表达式匹配，提取字符串中符合要求的子串。可以使用正则表达式中的()组合来匹配多条数据，然后通过在函数中指定expand为True来将结果提取到DataFrame的多个新列中。例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['John', 'Jane', 'Steve', 'Mike'],
'address': ['123 Main St, New York', '456 Oak Ave, Los Angeles', '789 Elm St, San Francisco', '910 Pine St, Seattle']}
df = pd.DataFrame(data)

df[['street', 'city']] = df['address'].str.extract(r'([0-9]+)\s+([A-Za-z\s]+)', expand=True)

这段代码将会在原有的DataFrame中添加两列，即street和city，这两列分别是从address中提取出来的符合要求的子串。

相关问题

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。

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。