pandas.Series.str.findall

Series.str.findall(pat, flags=0)[source]

Находит все вхождения шаблона или регулярного выражения в Series/Index.

Эквивалентно применению re.findall() ко всем элементам в Series/Index.

Parameters:

pat:str

Шаблон или регулярное выражение.

flags:int, default 0

Флаги из модуля re, например, re.IGNORECASE (по умолчанию 0, что означает отсутствие флагов).

Returns:

Series/Index списков строк

Все неперекрывающиеся совпадения шаблона или регулярного выражения в каждой строке этого Series/Index.

См. также

count

Подсчет вхождений 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 re функция для 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: object

С другой стороны, поиск шаблона «MONKEY» не возвращает совпадений:

>>> s.str.findall('MONKEY')
0    []
1    []
2    []
dtype: object

Флаги могут быть добавлены к шаблону или регулярному выражению. Например, для поиска шаблона «MONKEY», игнорируя регистр:

>>> import re
>>> s.str.findall('MONKEY', flags=re.IGNORECASE)
0          []
1    [Monkey]
2          []
dtype: object

Когда шаблон соответствует более чем одной строке в Series, возвращаются все совпадения:

>>> s.str.findall('on')
0    [on]
1    [on]
2      []
dtype: object

Поддерживаются и регулярные выражения. Например, поиск всех строк, заканчивающихся словом «on», показан ниже:

>>> s.str.findall('on$')
0    [on]
1      []
2      []
dtype: object

Если шаблон находится более одного раза в одной строке, то возвращается список из нескольких строк:

>>> s.str.findall('b')
0        []
1        []
2    [b, b]
dtype: object