Pandas中extract( ) 和extractall( ) 方法如何使用，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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Series.str.extract(pat, flags=0, expand=None)
参数:
pat : 字符串或正则表达式
flags : 整型,
expand : 布尔型,是否返回数据框
Returns:
数据框dataframe/索引index
Series.str.extractall(pat, flags=0)
参数:
pat : 字符串或正则表达式
flags : 整型
返回值:
DataFrame(数据框)
#如果提取的规则结果有多组，则会返回数据框，不匹配的返回NaNIn [32]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('([ab])(\d)', expand=False)
Out[32]:
0 10 a 11 b 22 NaN NaN#注意正则表达式中的任何捕获组名称将用于列名，否则捕获的组名将被当作列名In [33]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('(?P[ab])(?P\d)', expand=False)
Out[33]:
letter digit0 a 11 b 22 NaN NaN#参数expand=True在一组返回值的情况下，返回数据框In [35]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('[ab](\d)', expand=True)
Out[35]:
00 11 22 NaN#参数expand=False在一组返回值的情况下，返回序列(Series)In [36]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('[ab](\d)', expand=False)
Out[36]:
0 11 22 NaN
dtype: object#参数expand=True作用在索引上时，一组数据返回数据框In [37]: s = pd.Series(["a1", "b2", "c3"], ["A11", "B22", "C33"])
In [38]: s
Out[38]:
A11 a1
B22 b2
C33 c3
dtype: object
In [39]: s.index.str.extract("(?P[a-zA-Z])", expand=True)
Out[39]:
letter0 A1 B2 C#参数expand=False作用在索引上时，一组数据返回索引In [40]: s.index.str.extract("(?P[a-zA-Z])", expand=False)
Out[40]: Index([u'A', u'B', u'C'], dtype='object', name=u'letter')#下图表示了在expand=False时，各种情况下index，Series返回值的情况 1 group >1 group
Index Index ValueError
Series Series DataFrame5.#提取所有匹配的字符串#extract只返回第一个匹配到的字符In [42]: s = pd.Series(["a1a2", "b1", "c1"], index=["A", "B", "C"])
In [43]: s
Out[43]:
A a1a2
B b1
C c1
dtype: object
In [44]: two_groups = '(?P[a-z])(?P[0-9])'In [45]: s.str.extract(two_groups, expand=True)
Out[45]:
letter digit
A a 1B b 1C c 1#extractall将匹配所有返回的字符In [46]: s.str.extractall(two_groups)
Out[46]:
letter digit
match
A 0 a 1
1 a 2B 0 b 1C 0 c 1 关于 Pandas中extract( ) 和extractall( ) 方法如何使用问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
