仅从pandas数据帧中提取数字和字符串

Pandas是一种流行的Python数据分析库，它提供了一个数据结构，称为数据帧（DataFrame），用于处理和分析结构化数据。在提取数字和字符串的问题上，可以使用Pandas数据帧的功能来完成。

1. 提取数字： 在Pandas中，可以使用正则表达式来提取数据帧中的数字。可以使用str.extract函数，并结合正则表达式来提取数字。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'col1': ['abc', '123', '456def', '789']})

# 使用正则表达式提取数字
df['col2'] = df['col1'].str.extract('(\d+)', expand=False)

print(df)

输出结果：

    col1 col2
0    abc  NaN
1    123  123
2  456def  456
3    789  789

在上述代码中，str.extract函数接受一个正则表达式参数(\d+)，其中\d表示匹配任意数字，+表示匹配一个或多个连续数字。expand=False参数用于指示返回一个Series而不是一个数据帧。

1. 提取字符串： 要从数据帧中提取字符串，可以使用str.extract函数结合正则表达式来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'col1': ['abc', '123', '456def', '789']})

# 使用正则表达式提取字符串
df['col2'] = df['col1'].str.extract('([a-zA-Z]+)', expand=False)

print(df)

输出结果：

    col1 col2
0    abc  abc
1    123  NaN
2  456def  def
3    789  NaN

在上述代码中，str.extract函数接受一个正则表达式参数([a-zA-Z]+)，其中[a-zA-Z]表示匹配任意一个字母（大小写不限），+表示匹配一个或多个连续字母。

总结： 通过使用Pandas的str.extract函数结合正则表达式，可以从数据帧中提取数字和字符串。正则表达式的模式根据需求进行调整，以匹配所需的数据类型。这样可以方便地处理和分析数据，从而满足各种应用场景的需求。

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