pandas.Series.str.extract

Series.str.extract(pat, flags=0, expand=True) [source]

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

Параметры:

pat : строка Шаблон регулярного выражения с захватывающими группами flags : целое число, по умолчанию 0 (нет флагов) Флаги модуля re, например re.IGNORECASE expand : булево, по умолчанию True Если True, возвращается DataFrame. Если False, возвращается Series/Index/DataFrame. Введено в версии 0.18.0.

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 использоваться в качестве имён столбцов; в противном случае будут использоваться номера захватывающих групп. Тип данных каждого столбца результатов всегда object, даже когда совпадения не найдено. Если expand=False и pat содержит только одну захватывающую группу, то возвращается Series (если объект — Series) или Index (если объект — Index).

См. также

extractall

возвращает все совпадения (а не только первое совпадение)

Примеры

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

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

Шаблон может содержать необязательные группы.

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

Именованные группы станут именами столбцов в результате.

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

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

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

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

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