使用regex pandas添加新列

是指在使用Python的pandas库进行数据处理时，通过正则表达式（regex）匹配数据，并将匹配结果作为新的列添加到数据集中。

正则表达式是一种用于匹配、查找和操作文本的强大工具。在数据处理中，它可以用来识别特定模式的字符串，从而进行数据的提取、转换和清洗。

在pandas中，可以使用str.extract()方法结合正则表达式来实现添加新列的功能。该方法可以从一个字符串列中提取满足正则表达式模式的内容，并将提取结果作为新的列添加到数据集中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'text': ['Hello 123', 'World 456', 'Foo 789']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式提取数字并添加新列
df['numbers'] = df['text'].str.extract(r'(\d+)', expand=False)

print(df)

输出结果：

         text numbers
0  Hello 123     123
1  World 456     456
2    Foo 789     789

在上述示例中，我们通过正则表达式(\d+)提取了每个字符串中的数字，并将提取结果作为新的列numbers添加到数据集中。

这种方法在许多场景下都非常有用，例如从文本中提取日期、邮件地址、URL等特定模式的信息，并将其作为新的列进行进一步分析和处理。

对于更复杂的正则表达式需求，可以参考Python的re模块文档进行学习和实践。

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