pandas.Series.str.extract

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

Извлечь группы захвата в регулярном выражении pat в виде столбцов в DataFrame.

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

Параметры:

pat : str Шаблон регулярного выражения с группами захвата. flags : int, default 0 (no flags) Флаги из модуля re (например, re.IGNORECASE), которые изменяют соответствие регулярному выражению, например, регистр, пробелы и т. д. Более подробную информацию см. в re. expand : bool, default True Если True, возвращает DataFrame с одним столбцом на каждую группу захвата. Если False, возвращает Series/Index, если есть одна группа захвата, или DataFrame, если групп захвата несколько. Добавлено в версии 0.18.0.

Возвращает:

DataFrame или Series или Index DataFrame с одной строкой для каждой строки, и одним столбцом для каждой группы. Любые имена групп захвата в регулярном выражении pat будут использованы для имен столбцов; в противном случае будут использованы номера групп захвата. Тип данных каждого результатного столбца всегда object, даже если совпадение не найдено. Если expand=False и pat имеет 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).

Примеры

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

>>> s = pd.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 вернет 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 вернет Series, если expand=False.

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