用python提取cvs中的籍贯下的同一省份

可以使用Python中的pandas库来读取和处理csv文件，然后使用Python中的正则表达式来提取省份信息。具体步骤如下：

1. 导入pandas库和正则表达式库re。

import pandas as pd
import re

2. 使用pandas库的read_csv函数读取csv文件。

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

3. 定义一个函数来提取省份信息，并应用到DataFrame的每一行上。

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)

4. 使用pandas库的groupby函数将同一省份的数据进行分组。

grouped = df.groupby(['province'])

5. 对每个省份的数据进行进一步的处理和分析，例如计算该省份的平均年龄或人数等。

注意：以上代码仅为示例，并未考虑所有的情况，例如特殊省份和地址格式等。实际应用中需要根据具体情况进行适当的调整和修改。