参数:
pat : 字符串或正则表达式
flags : 整型,
expand : 布尔型,是否返回数据框
Returns:
数据框dataframe/索引index
Series.str.extractall(pat, flags=0)
参数:
pat : 字符串或正则表达式
flags : 整型
返回值:
DataFrame(数据框)
#如果提取的规则结果有多组，则会返回数据框，不匹配的返回NaNIn [32]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('([ab])(\d)', expand=False)Out[32]: 0 10 a 11 b 22 NaN NaN#注意正则表达式中的任何捕获组名称将用于列名，否则捕获的组名将被当作列名In [33]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('(?P<letter>[ab])(?P<digit>\d)', expand=False)Out[33]: letter digit0 a 11 b 22 NaN NaN#参数expand=True在一组返回值的情况下，返回数据框In [35]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('[ab](\d)', expand=True)Out[35]: 00 11 22 NaN#参数expand=False在一组返回值的情况下，返回序列(Series)In [36]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('[ab](\d)', expand=False)Out[36]: 0 11 22 NaNdtype: object#参数expand=True作用在索引上时，一组数据返回数据框In [37]: s = pd.Series(["a1", "b2", "c3"], ["A11", "B22", "C33"])In [38]: sOut[38]: A11 a1B22 b2C33 c3dtype: objectIn [39]: s.index.str.extract("(?P<letter>[a-zA-Z])", expand=True)Out[39]: letter0 A1 B2 C#参数expand=False作用在索引上时，一组数据返回索引In [40]: s.index.str.extract("(?P<letter>[a-zA-Z])", expand=False)Out[40]: Index([u'A', u'B', u'C'], dtype='object', name=u'letter')#下图表示了在expand=False时，各种情况下index，Series返回值的情况 1 group >1 groupIndex Index ValueErrorSeries Series DataFrame5.#提取所有匹配的字符串#extract只返回第一个匹配到的字符In [42]: s = pd.Series(["a1a2", "b1", "c1"], index=["A", "B", "C"])In [43]: sOut[43]: A a1a2B b1C c1dtype: objectIn [44]: two_groups = '(?P<letter>[a-z])(?P<digit>[0-9])'In [45]: s.str.extract(two_groups, expand=True)Out[45]: letter digitA a 1B b 1C c 1#extractall将匹配所有返回的字符In [46]: s.str.extractall(two_groups)Out[46]: letter digit match A 0 a 1 1 a 2B 0 b 1C 0 c 1