pandas str 正则表达式
在Pandas中，字符串操作是通过`str`属性来实现的。`str`属性提供了一组便捷的方法，可以在字符串列上进行正则表达式匹配和操作。
以下是一些常用的Pandas字符串方法和正则表达式的示例：
1. `ains(pattern, regex=True)`: 检查字符串列中的每个元素是否包含某个模式。`pattern`可以是简单的文本或正则表达式字符串。例如：
  ```python
  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']})
  # 判断Name列中是否包含字母'b'
  result = df['Name'].ains('b')
  print(result)
  ```
  输出：
  ```plaintext
  0    False
  1      True
  2      True
  3    False
  Name: Name, dtype: bool
  ```
2. `act(pattern, expand=True)`: 从字符串列中提取匹配某个模式的部分。`pattern`是一个正则表达式字符串，`expand=True`表示将结果扩展为多列DataFrame。例如：
  ```python
  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice Smith', 'Bob Johnson', 'Charlie Brown']})
  # 从Name列中提取名字部分
  result = df['Name'].act('(\w+)')
  print(result)
  ```
  输出：
  ```plaintext
          0
  0    Alice
regex匹配
  1      Bob
  2  Charlie
  ```
3. `place(pattern, replacement)`: 使用指定的替代字符串替换正则表达式匹配的内容。`pattern`是一个正则表达式字符串，`replacement`是要替换的字符串。例如：
  ```python
  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice Smith', 'Bob Johnson', 'Charlie Brown']})
  # 将Name列中的空格替换为逗号
  result = df['Name'].place(' ', ',')
  print(result)
  ```
  输出：
  ```plaintext
  0      Alice,Smith
  1    Bob,Johnson
  2  Charlie,Brown
  ```
以上只是一些Pandas字符串操作和正则表达式的示例，Pandas`str`属性提供了更多功能丰富的方法，可以根据具体需求进行进一步的深入学习和应用。希望这些示例能帮助到你！

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