pandas.Series.str.extract
-
Series.str.extract(pat, flags=0, expand=True)[source] -
Извлечение групп захвата в регулярном выражении
patв виде столбцов в DataFrame.Для каждой строки-предмета в Series извлекаются группы из первого совпадения регулярного выражения
pat.Параметры: -
pat : string -
Шаблон регулярного выражения с группами захвата.
-
flags : int, default 0 (no flags) -
Флаги из модуля
re(например,re.IGNORECASE), которые изменяют соответствие регулярному выражению по параметрам, таким как регистр, пробелы и т. д. Более подробную информацию см. на страницеre. -
expand : bool, default True -
Если True, возвращается DataFrame с одним столбцом на каждую группу захвата. Если False, возвращается Series/Index, если есть одна группа захвата, или DataFrame, если групп захвата несколько.
Новое в версии 0.18.0.
Возвращаемое значение: - DataFrame или Series или Index
-
DataFrame с одной строкой для каждой строки-предмета и одним столбцом для каждой группы. Любые имена групп захвата в регулярном выражении pat будут использованы в качестве имён столбцов; в противном случае будут использованы номера групп захвата. Тип данных каждого столбца результата всегда object, даже если совпадений не найдено. Если
expand=Falseи pat содержит только одну группу захвата, 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 вернёт DataFrame с двумя столбцами. Несоответствия будут NaN.
>>> s = pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']) >>> s.str.extract(r'([ab])(\d)') 0 1 0 a 1 1 b 2 2 NaN NaNШаблон может содержать необязательные группы.
>>> s.str.extract(r'([ab])?(\d)') 0 1 0 a 1 1 b 2 2 NaN 3Имена групп 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 NaNШаблон с одной группой вернёт Series, если expand=False.
>>> s.str.extract(r'[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/0.24.2/reference/api/pandas.Series.str.extract.html