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'].act(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'].act(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：
正则匹配第二个符合的
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'].act(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

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