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extractall函数详解

一、extractall函数概述

extractall是Python中pandas库提供的一个方法,在DataFrame和Series上均可使用。它可以将正则表达式所匹配到的数据全部提取出来,并按照指定的格式返回。

例如,我们可以将一个CSV文件,以DataFrame的形式读入到内存中,然后再使用extractall方法,按照给定的正则表达式,提取其中一些需要的数据。这样就可以在方便地查看DataFrame数据的前提下,提取出我们想要的数据进行进一步的处理。

二、extractall函数的使用方法

extractall方法的基本用法如下:


DataFrame/Series.str.extractall(pattern, flags=0)

其中,pattern为正则表达式字符串,flags表示正则表达式的标记。

下面是一个示例:


import pandas as pd

data = {'text': ['bar 4', 'foo ab12ba foo 5']}
df = pd.DataFrame(data)

result = df['text'].str.extractall('(\\d)')
print(result)

上述代码将输出:


   0
0  4
1  1
1  2
1  5

从输出结果可以看出,正则表达式“(\\d)”匹配到了dataframe中的若干个数字,将它们提取出来,并以MultiIndexed DataFrame的形式返回。

三、extractall函数的进阶用法

1. 指定正则表达式的分组

在上述的示例中,我们简单地使用了“(\\d)”这个正则表达式。但是实际上,我们可以使用更为复杂的正则表达式,并且将其分为多个组,以方便进行更细粒度的数据提取。

例如,我们可以使用以下代码:


import pandas as pd

data = {'text': ['bar e=mc2', 'foo a1b2c3 foo 567']}
df = pd.DataFrame(data)

result = df['text'].str.extractall('([a-z]+)\\s*(\\d+)?')
print(result)

上述代码将输出:


         0    1
  match        
0 0    bar  NaN
  1    NaN  NaN
  2    NaN  NaN
  3    NaN  NaN
1 0    foo    1
  1    NaN    2
  2    NaN    3
  3    NaN  567

我们使用的正则表达式"([a-z]+)\\s*(\\d+)?",可以分为两个组:

  • 第一个组:匹配一个或多个字母。
  • 第二个组:匹配一个或多个数字,但也可以不匹配。

在extractall方法调用中,我们仍然使用“(\\d)”将正则表达式中匹配到的数字提取出来。但是由于正则表达式中分为了两个组,因此在返回MultiIndexed DataFrame时,结果也分为了两列。

2. 指定DataFrame列标签

在extractall方法中,我们使用的是pandas库中的DataFrame、Series数据格式,因此结果也会以这种格式返回。

但是有时我们在进行数据提取、存储时,希望将结果保存到不同列中,以便于后续处理。

为了实现这一目标,我们可以使用在extractall方法中添加可选参数“column_labels”来指定列标签:


import pandas as pd

data = {'text': ['bar e=mc2', 'foo a1b2c3 foo 567']}
df = pd.DataFrame(data)

result = df['text'].str.extractall('(?P
   [a-z]+)\\s*(?P
    \\d+)?', flags=re.IGNORECASE)
result.columns = result.columns.droplevel(level=1)
print(result)

    
   

上述代码将输出:


  letter number
0    bar    NaN
1    foo      1
1    foo      2
1    foo      3
1    foo    567

我们可以注意到,在正则表达式中,我们使用了“(?'name'pattern)”这种语法,指定了分组的名称。在extractall方法之后,我们使用了“result.columns.droplevel(level=1)”将columns中的“match”一级删除,以便于之后直接使用分组名称进行访问。

3. 在提取时依据之前的匹配结果进行组合

在extractall方法中,我们不仅可以进行简单的数据提取,还可以根据之前已经匹配到的结果,进行更为复杂的组合计算。

例如,我们可以使用以下代码:


import pandas as pd

data = {'text': ['bar e=mc2', 'foo a1b2c3 foo 567']}
df = pd.DataFrame(data)

result = df['text'].str.extractall('(?P
   [a-z]+)\\s*(?P
    \\d+)?')
result['new_column'] = result['letter'].str.upper() + '-' + result['number'].fillna('')
print(result)

    
   

上述代码将输出:


  letter number new_column
0    bar    NaN       BAR-
1    foo      1       FOO-1
1    foo      2       FOO-2
1    foo      3       FOO-3
1    foo    567     FOO-567

由于我们之前已经对正则表达式进行了分组,“(?P [a-z]+)”和“(?P \\d+)?”,因此我们可以在提取结果之后,根据已经获取的匹配结果,进行更为复杂的数据计算,进一步提高数据的精度。

四、总结

extractall函数是Python中一个强大的数据提取工具,能够方便地帮助我们从DataFrame、Series等数据类型中,提取出需要的数据。在使用extractall函数时,我们可以指定正则表达式及其分组,指定列标签以方便后续计算,同时,在提取结果时也可以根据之前匹配到的结果进行进一步的组合计算。