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。

相关问题

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

str.extract用法

`str.extract` 是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法，它可以用来从字符串数据中提取与正则表达式模式匹配的部分。这个方法返回一个新的 Series，包含找到的匹配项。

基本用法如下：

import pandas as pd

# 假设有一个包含文本的 Series
s = pd.Series(['123 abc', '456 def', '789 ghi'])

# 使用正则表达式提取数字
matches = s.str.extract('(\d+)')

# matches 的值将是一个新的 Series，内容为 ['123', '456', '789']

`str.extract` 还允许你为提取出的列指定名称：

# 提取数字，并为列指定名称 'num'
matches = s.str.extract('(\d+)', expand=False)
matches.name = 'num'

在使用 `str.extract` 时，你还可以通过命名捕获组的方式，直接将匹配的部分赋值给结果 Series 的特定列名：

# 使用命名捕获组提取数字，并命名为 'number'
matches = s.str.extract('(?P<number>\d+)')

# matches 的值将是一个新的 DataFrame，包含一列名为 'number' 的数据

请注意，如果正则表达式匹配不到任何东西，对应的返回值将是 `NaN`。