pandas.Series.str.extract

Series.str.extract(pat, flags=0, expand=None)

Для каждой строки-объекта в серии извлекаются группы из первого совпадения с регулярным выражением pat.

Добавлено в версии 0.13.0.

Параметры:

pat : строка Шаблон регулярного выражения с захватывающими группами flags : int, по умолчанию 0 (без флагов) Флаги модуля re, например, re.IGNORECASE .. versionadded:: 0.18.0 expand : bool, по умолчанию False Если True, возвращает DataFrame. Если False, возвращает Series/Index/DataFrame.

Возвращаемое значение:

DataFrame с одной строкой для каждой строки-объекта и одним столбцом для каждой группы. Любые имена захватывающих групп в регулярном выражении pat будут использованы в качестве имён столбцов; в противном случае будут использованы номера захватывающих групп. Тип данных каждого столбца результата всегда object, даже если совпадение не найдено. Если expand=True и pat содержит только одну захватывающую группу, то возвращается Series (если subject — Series) или Index (если subject — Index).

См. также

extractall

возвращает все совпадения (а не только первое совпадение)

Примеры

Шаблон с двумя группами вернет DataFrame с двумя столбцами. Несовпадения будут NaN.

>>> s = Series(['a1', 'b2', 'c3'])
>>> s.str.extract('([ab])(\d)')
     0    1
0    a    1
1    b    2
2  NaN  NaN

Шаблон может содержать необязательные группы.

>>> s.str.extract('([ab])?(\d)')
     0  1
0    a  1
1    b  2
2  NaN  3

Имена групп станут именами столбцов в результате.

>>> s.str.extract('(?P<letter>[ab])(?P<digit>\d)')
  letter digit
0      a     1
1      b     2
2    NaN   NaN

Шаблон с одной группой вернет DataFrame с одним столбцом, если expand=True.

>>> s.str.extract('[ab](\d)', expand=True)
     0
0    1
1    2
2  NaN

Шаблон с одной группой вернет Series, если expand=False.

>>> s.str.extract('[ab](\d)', expand=False)
0      1
1      2
2    NaN
dtype: object