pandas.Series.str.findall
-
Series.str.findall(pat, flags=0, **kwargs)[source] -
Находит все вхождения шаблона или регулярного выражения в Series/Index.
Эквивалентно применению
re.findall()ко всем элементам в Series/Index.Параметры: -
pat : string -
Шаблон или регулярное выражение.
-
flags : int, default 0 -
reфлаги модуля, например,re.IGNORECASE(по умолчанию 0, что означает отсутствие флагов).
Возвращает: - Series/Index списков строк
-
Все неперекрывающиеся совпадения шаблона или регулярного выражения в каждой строке этой Series/Index.
См. также
-
count - Подсчитывает вхождения шаблона или регулярного выражения в каждой строке Series/Index.
-
extractall - Для каждой строки в Series извлекает группы из всех совпадений регулярного выражения и возвращает DataFrame с одной строкой для каждого совпадения и одним столбцом для каждой группы.
-
re.findall - Эквивалентная функция
reдля всех неперекрывающихся совпадений шаблона или регулярного выражения в строке в виде списка строк.
Примеры
>>> s = pd.Series(['Lion', 'Monkey', 'Rabbit'])
Поиск шаблона «Monkey» возвращает одно совпадение:
>>> s.str.findall('Monkey') 0 [] 1 [Monkey] 2 [] dtype: objectС другой стороны, поиск шаблона «MONKEY» не возвращает никаких совпадений:
>>> s.str.findall('MONKEY') 0 [] 1 [] 2 [] dtype: objectФлаги можно добавить к шаблону или регулярному выражению. Например, чтобы найти шаблон «MONKEY», не учитывая регистр:
>>> import re >>> s.str.findall('MONKEY', flags=re.IGNORECASE) 0 [] 1 [Monkey] 2 [] dtype: objectКогда шаблон соответствует более чем одной строке в Series, возвращаются все совпадения:
>>> s.str.findall('on') 0 [on] 1 [on] 2 [] dtype: objectПоддерживаются и регулярные выражения. Например, поиск всех строк, оканчивающихся словом «on», показан ниже:
>>> s.str.findall('on$') 0 [on] 1 [] 2 [] dtype: objectЕсли шаблон встречается более одного раза в одной строке, возвращается список нескольких строк:
>>> s.str.findall('b') 0 [] 1 [] 2 [b, b] 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.findall.html