pandas str.extract语法

pandas str.extract()是用来从字符串中提取匹配正则表达式的子串的方法。

语法如下：

Series.str.extract(pat, flags=0, expand=True)

参数说明：

- pat：需要匹配的正则表达式模式
- flags：正则表达式的匹配标志
- expand：如果为True，则返回DataFrame，如果为False，则返回Series

返回值：

- DataFrame或Series：匹配结果

例子：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({'text': ['abc123def', 'xyz456', 'pqr789']})

# 提取数字
df['numbers'] = df['text'].str.extract('(\d+)', expand=False)

# 输出结果
print(df)

输出结果：

        text numbers
0  abc123def     123
1     xyz456     456
2     pqr789     789

相关问题

pandas str.extract

pandas str.extract是pandas库中的一个字符串处理函数，用于从字符串中提取匹配的子字符串。它可以通过正则表达式来匹配字符串，并将匹配到的子字符串提取出来，返回一个新的Series或DataFrame对象。该函数可以用于数据清洗、数据预处理等场景。

pandas中str.contains语法

### 回答1：
pandas中str.contains是一个字符串方法，用于检查一个字符串是否包含另一个字符串。它的语法是：

DataFrame['列名'].str.contains('要查找的字符串', na=False)

其中，DataFrame是一个数据框，['列名']是要查找的列名，'要查找的字符串'是要查找的字符串，na=False表示不包括缺失值。如果要查找多个字符串，可以使用正则表达式。

### 回答2：
在pandas中，str.contains函数是用于判断某个字符串是否存在于另一个字符串中的函数。该函数可以用于Series和DataFrame对象中。下面是该函数的语法：

Series.str.contains(pat, case=True, flags=0, na=nan, regex=True)

其中，各参数的含义如下：

- pat：被搜索的模式，在字符串中必须出现的部分。可以是一个正则表达式。
- case：是否区分大小写，默认为True。
- flags：正则表达式的标志位，默认为0。
- na：替代缺失值的值，默认为NaN。
- regex：是否将pat作为正则表达式处理，默认为True。

使用该函数时，可以传入一个字符串或正则表达式作为pat参数，判断该字符串是否存在于待搜索的Series或DataFrame对象中的每一行。返回值是一个布尔值的Series对象，代表每一行是否包含了被搜索的字符串。如果搜索的字符串不存在于被搜索的Series或DataFrame对象中，则返回False。

下面简单介绍几个实例：

1. 判断字符串是否存在于Series中

假设有如下Series对象：

import pandas as pd

s = pd.Series(['apple', 'banana', 'orange', 'pear'])

现在，我们想要判断某个字符串是否存在于该Series中。可以使用str.contains函数，如下：

# 判断字符串“apple”是否存在于s中
result = s.str.contains('apple')
print(result)
# 输出：
# 0 True
# 1 False
# 2 False
# 3 False
# dtype: bool

在这个例子中，我们传入了字符串“apple”作为pat参数，判断字符串“apple”是否存在于s中。输出结果表明，字符串“apple”只存在于s的第一个元素中，因此第一个元素的返回值为True，其余元素返回值为False。

2. 判断正则表达式是否匹配Series中的元素

接下来，我们来看一个使用正则表达式的例子：

# 判断是否以字母a开头的字符串存在于s中
result = s.str.contains('^a')
print(result)
# 输出：
# 0 True
# 1 False
# 2 True
# 3 False
# dtype: bool

在这个例子中，我们传入了正则表达式“^a”作为pat参数，判断s中是否存在以字母a开头的字符串。输出结果显示，s中的第一个元素和第三个元素均以字母a开头，因此第一和第三个元素的返回值为True，其余元素返回值为False。

3. 判断字符串是否存在于DataFrame的一列中

除了Series之外，str.contains函数还可以用于DataFrame对象。在这种情况下，函数将被应用于DataFrame中的每一列。

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'banana', 'orange', 'pear'],
'prices': [2.5, 3.2, 4.1, 1.5]})

现在，我们想要利用str.contains函数判断某个字符串是否存在于DataFrame的一个列中。可以如下使用：

# 判断字符串“apple”是否存在于fruits列中
result = df['fruits'].str.contains('apple')
print(result)
# 输出：
# 0 True
# 1 False
# 2 False
# 3 False
# Name: fruits, dtype: bool

在这个例子中，我们利用df['fruits']获取DataFrame中的fruits列，然后调用str.contains函数判断字符串“apple”是否存在于该列中。结果表明，只有第一个元素中存在字符串“apple”，因此该元素为True，其余元素均为False。

综上所述，str.contains函数是一个方便的字符串查找函数，在处理Series和DataFrame对象中的字符串数据时非常实用。需要注意的是，该函数默认认为输入的模式是正则表达式，因此在使用时需要根据实际需要选择是否开启regex参数，以免产生误解。

### 回答3：
在Pandas中，str.contains是一种用于字符串匹配的方法。它允许用户在DataFrame或Series中的字符串列中搜索某个模式，并返回布尔值指示是否包含该模式。

str.contains方法的语法如下：

Series.str.contains(pat, case=True, flags=0, na=nan, regex=True)

其中，pat为要搜索的模式，它可以是字符串或正则表达式。case参数用于指示是否区分大小写，默认为True。flags参数用于传递正则表达式标志。na参数用于指示如何处理缺失值，默认为nan。regex参数用于指示pat是否是正则表达式，默认为True。

str.contains方法将返回一个具有与调用对象相同长度的布尔Series。对于每个元素，它指示该元素的字符串是否包含指定的模式。如果找到匹配项，则返回True，否则返回False。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

data = {'text': ['Hello, World!', 'Foo Bar']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用str.contains搜索包含“llo”的行
result = df['text'].str.contains('llo')
print(result)

# 输出
# 0 True
# 1 False
# Name: text, dtype: bool

在此示例中，我们使用str.contains方法搜索包含“llo”的行。我们传递了一个用于指定模式的字符串参数“llo”。我们将数据存储在一个DataFrame中，其中包含两个字符串文本行。最后，我们的输出结果表明第一个行包含“llo”，第二个行不包含。