Spec-Zone.ru › pandas 0.22

pandas.Series.str.extract

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

Для каждой строки в серии извлечь группы из первого совпадения с регулярным выражением pat.

Параметры:

pat : строка

Шаблон регулярного выражения с группами захвата

flags : целое число, по умолчанию 0 (без флагов)

Флаги модуля re, например re.IGNORECASE

expand : bool, по умолчанию False

  • Если True, вернуть DataFrame.
  • Если False, вернуть Series/Index/DataFrame.

Введено в версии 0.18.0.

Возвращает:

DataFrame с одной строкой для каждой строки-субъекта и одним столбцом для

каждой группы. Любые имена групп захвата в регулярном выражении pat

будут использованы в качестве имен столбцов; в противном случае будут

использованы номера групп захвата. Тип данных каждого столбца результата

всегда object, даже если совпадение не найдено. Если expand=False и pat

имеет только одну группу захвата,

то вернется Series (если subject — это Series) или Index (если subject — это 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

Именованные группы 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

© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.22.0/generated/pandas.Series.str.extract.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API