在pandas数据帧中使用str.extract创建多索引

是一种基于正则表达式的方法，用于从字符串列中提取出符合特定模式的子字符串，并将其作为新的多级索引添加到数据帧中。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

1. 创建数据帧：使用pandas的DataFrame函数创建一个数据帧，包含需要进行提取操作的字符串列。

data = {'Name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Mike Johnson'],
        'Email': ['john.doe@example.com', 'jane.smith@example.com', 'mike.johnson@example.com']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用str.extract创建多索引：使用数据帧的字符串方法str.extract，结合正则表达式，从字符串列中提取出需要的子字符串，并将其作为新的多级索引添加到数据帧中。

df[['First Name', 'Last Name']] = df['Name'].str.extract(r'(\w+)\s(\w+)')

在上述代码中，使用了正则表达式r'(\w+)\s(\w+)'，该正则表达式的含义是提取出由一个或多个字母组成的字符串作为第一个子字符串，然后提取出一个空格，最后提取出由一个或多个字母组成的字符串作为第二个子字符串。

1. 查看结果：通过打印数据帧，可以查看提取后的结果。

print(df)

输出结果如下：

           Name                 Email First Name Last Name
0      John Doe    john.doe@example.com       John       Doe
1   Jane Smith  jane.smith@example.com       Jane     Smith
2  Mike Johnson  mike.johnson@example.com       Mike   Johnson

在上述结果中，可以看到原始的Name列被成功提取为了两个新的列First Name和Last Name，并作为多级索引添加到了数据帧中。

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