极客笔记Pandas 如何使用正则表达式提取pandas dataframe中的特定内容
在本文中，我们将探讨如何使用正则表达式(regex)来从Pandas dataframe中提取特定内容。Pandas是一个Python数据处理库，用于处理大数据集和进行数据分析。Pandas dataframe是Pandas中最重要的数据结构之一。在Pandas中，我们可以使用正则表达式来在dataframe中查找和提取特定的数据。在接下来的文章中，我们将介绍如何使用正则表达式在pandas dataframe中查找和提取数据。
阅读更多：Pandas 教程
正则表达式
正则表达式是一种在文本中查找和匹配特定模式的强大工具。正则表达式由字符集和控制字符组成，用来描述一个模式。你可以使用正则表达式来找到特定的字符，字符串或模式。在Python中，我们可以使用re模块来实现正则表达式。
Pandas中的正则表达式
在Pandas中，我们可以使用str属性和str方法来执行字符串操作。str属性和str方法可以应用于pandas dataframe中的字符串列。re模块实际上是内置于Pandas的str属性/方法中。下面是一些常见的使用正则表达式的示例：
示例1：从字符串列中提取数字
假设我们有以下的一个dataframe：
import pandas as pd
import re
df = pd.DataFrame({'A': ['ab1', 'cde2', 'fgh3'], 'B': ['xyz11', 'pqr22', 'lmn33']})
我们可以使用正则表达式来获取列’A’中的数字。以下是代码：
df['A'].str.extract('(\d+)')
输出：
0
0 1
1 2
2 3
正则表达式说明：
– \d表示任意数字
– +表示匹配前面的字符一次或多次
– ()表示提取该正则表达式中的内容
示例2：从字符串列中提取日期
假设我们有以下的一个dataframe：
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-10', '2022-02-01', '2022-03-15'], 'values': [23, 45, 67]})
我们可以使用正则表达式从’date’列中提取年份并创建一个新的列。以下是代码：
df['year'] = df['date'].str.extract('(\d{4})')
输出：
date values year
0 2022-01-10 23 2022
1 2022-02-01 45 2022
2 2022-03-15 67 2022
正则表达式说明：
– \d表示任意数字
– {4}表示匹配前面的字符4次
– ()表示提取该正则表达式中的内容
示例3：从字符串列中提取邮箱地址
假设我们有以下的一个dataframe：
df = pd.DataFrame({'email': ['test@test.com', 'abc@abc.net', '123@456.com'], 'values': [23, 45, 67]})
我们可以使用正则表达式从’email’列中提取邮箱地址中的用户名以及域名。以下是代码：
df['username'] = df['email'].str.extract('(\w+)@')
df['domain'] = df['email'].str.extract('@(\w+.\w+)')
输出：
email values username domain
0 test@test.com 23 test test.com
1 abc@abc.net 45 abc abc.net
2 123@456.com 67 123 456.com
正则表达式说明：
– \w表示任意字母数字字符
– +表示匹配前面的字符一次或多次
– @表示匹配’@’字符
– ()表示提取该正则表达式中的内容
– .表示匹配除 ‘\n’ 以外的任何字符
– {2,3}表示匹配前面的字符2次或3次
总结
在本文中，我们介绍了如何使用正则表达式从Pandas dataframe中提取特定内容。我们了解了Pandas中str属性和str方法的用法，以及如何使用re模块来应用正则表达式。我们提供了一些常见的示例，如从字符串列中提取数字、日期和邮箱地址等。当你在处理数据时，如果你需要从Pandas dataframe中提取特定的数据，那么你可以考虑使用正则表达式。正则表达式是一种强大且灵活的工具，它可以在数据中查找和匹配复杂模式的内容。