pandas.Series.str.findall
- Series.str.findall(pat, flags=0)[source]
-
Находит все вхождения шаблона или регулярного выражения в Series/Индекс.
Эквивалентно применению
re.findall()ко всем элементам в Series/Индексе.- Параметры
-
- pat:строка
-
Шаблон или регулярное выражение.
- flags:целое число, по умолчанию 0
-
Флаги из модуля
re, например, re.IGNORECASE (по умолчанию 0, что означает отсутствие флагов).
- Возвращает
-
- Series/Индекс списков строк
-
Все неперекрывающиеся совпадения шаблона или регулярного выражения в каждой строке этой Series/Индекса.
См. также
count-
Подсчитывает вхождения шаблона или регулярного выражения в каждой строке Series/Индекса.
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, как список 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 могут быть добавлены к шаблону или регулярному выражению. Например, чтобы найти шаблон «MONKEY», игнорируя 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: objectТакже поддерживаются регулярные выражения. Например, поиск всех строк, заканчивающихся словом «on», показан ниже:
>>> s.str.findall('on$') 0 [on] 1 [] 2 [] dtype: objectЕсли шаблон найден более одного раза в одной строке, то возвращается список из нескольких строк:
>>> s.str.findall('b') 0 [] 1 [] 2 [b, b] dtype: object
© 2008–2022, 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/1.5.0/reference/api/pandas.Series.str.findall.html