pandas extract用法

Pandas是一个强大的Python库，用于数据处理和分析。它提供了许多功能来处理和转换数据，其中之一是`extract`函数。`extract`函数可以用来提取字符串中符合特定模式的部分。

在本篇文章中，我将详细介绍`extract`函数的使用方法，并通过示例演示它的实际应用。

第一步：了解extract函数的基本语法和参数

在开始之前，我们需要了解`extract`函数的基本语法和参数。它的基本语法如下：

DataFrame['column_name'].str.extract(pat, flags=0, expand=True)

参数说明：

- `pat`：提取模式，可以是正则表达式或带有分组的字符串。 - `flags`：正则表达式的标志，用于控制匹配的方式。 - `expand`：指定返回结果的形式。

第二步：使用正则表达式作为提取模式

`extract`函数主要通过正则表达式来提取字符串中的部分。正则表达式是一种强大的模式匹配工具，用于识别具有特定模式的字符串。我们可以将正则表达式作为`pat`参数传递给`extract`函数。

下面的例子将进一步说明如何使用正则表达式来提取字符串中的内容。假设我们有以下的一个数据集，其中包含了人们的姓名信息：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John Smith', 'Jane Doe', 'Robert Johnson']} df = pd.DataFrame(data)

我们想要从`Name`列中提取出人们的姓氏。为了做到这一点，我们可以使用正则表达式`\\w+`，其中：

- `\\w`代表匹配一个单词字符 - ``代表匹配字符串结尾

因此，正则表达式`\\w+`表示匹配字符串中的最后一个单词字符到字符串结尾的部分。

现在，我们可以使用`extract`函数来提取姓氏信息。代码如下所示：

df['Last Name'] = df['Name'].str.extract(r'(\\w+)')

我们创建了一个新的列`Last Name`来存储提取的姓氏信息。`r'(\\w+)'`是一个正则表达式，用于提取最后一个单词字符到字符串结尾的部分。

在我们运行上述代码之后，`df`数据框的内容如下：

Name Last Name 0 John Smith Smith 1 Jane Doe Doe 2 Robert Johnson Johnson

我们可以看到，成功地从`Name`列中提取了姓氏信息，存储在`Last

Name`列中。

第三步：使用带有分组的字符串作为提取模式

除了使用正则表达式，我们还可以使用带有分组的字符串作为`pat`参数来提取字符串中的部分。

假设我们有以下的一个数据集，其中包含了人们的电话号码：

data = {'Phone': ['123-456-7890', '987-654-3210', '555-123-4567']} df = pd.DataFrame(data)

我们想要从`Phone`列中提取出号码的区号部分。为了做到这一点，我们可以使用带有分组的字符串`(\\d+)-\\d+-\\d+`作为`pat`参数。

- `(\\d+)`：表示匹配一个或多个数字，并将其分组 - `-`：表示匹配一个横杠字符 - `\\d+`：表示匹配一个或多个数字

现在，我们可以使用`extract`函数来提取区号信息。代码如下所示：

df['Area Code'] = df['Phone'].str.extract(r'(\\d+)-\\d+-\\d+')

我们创建了一个新的列`Area Code`来存储提取的区号信息。

在运行上述代码之后，`df`数据框的内容如下：

Phone Area Code 0 123-456-7890 123 1 987-654-3210 987 2 555-123-4567 555

我们可以看到，成功地从`Phone`列中提取了区号信息，存储在`Area Code`列中。

第四步：控制返回结果的形式

在前面的示例中，我们使用了默认设置来控制返回结果的形式。也就是说，

提取的结果将以数据框的形式返回。每个匹配的分组在结果中将成为一个新的列。

然而，我们也可以通过设置`expand`参数来控制返回结果的形式。当`expand=True`（默认设置）时，每个匹配的分组在结果中将成为一个新的列。当`expand=False`时，将返回一个具有匹配部分的`Series`对象。

下面的例子将进一步说明如何控制返回结果的形式。假设我们有以下的一个数据集，其中包含了人们的邮箱地址：

data = {'Email': ['john@example', 'jane@example', 'robert@example']} df = pd.DataFrame(data)

我们想要从`Email`列中提取出邮箱地址的域名部分。为了做到这一点，我们可以使用正则表达式`@(\\w+\\.\\w+)`作为`pat`参数。

- `@`：表示匹配一个@字符

- `(\\w+\\.\\w+)`：表示匹配一个或多个单词字符，然后一个点字符，再然后一个或多个单词字符，并将其分组

- ``：表示匹配字符串结尾

现在，我们可以使用`extract`函数来提取域名信息。我们将`expand`参数设置为`False`，以返回一个`Series`对象。代码如下所示：

domain = df['Email'].str.extract(r'@(\\w+\\.\\w+)', expand=False)

在运行上述代码之后，`domain`对象的内容如下：

0 example 1 example 2 example

Name: Email, dtype: object

我们可以看到，成功地从`Email`列中提取了域名信息。 总结

本文详细介绍了`extract`函数的用法。它是Pandas库中用于提取字符串中符合特定模式部分的一个非常实用的函数。

我们首先了解了`extract`函数的基本语法和参数，包括`pat`、`flags`和`expand`。然后，我们通过实际示例演示了如何使用正则表达式和带有分组的字符串来提取字符串中的内容。最后，我们还介绍了如何控制返回结果的形式。

希望本文对你理解和使用`extract`函数有所帮助，并能在实际的数据处理和分析项目中发挥作用。