首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用两个正则表达式捕获组来生成两个pandas列

正则表达式是一种用来匹配字符串模式的工具,可以用于处理文本、提取信息和验证数据。在pandas中,可以使用正则表达式来生成列。

假设我们有一个包含姓名和电话号码的数据集,我们希望从电话号码中提取出区号和电话号码后四位,并分别生成两个新的列。可以使用两个正则表达式捕获组来实现这个目标。

首先,我们需要导入pandas库并加载数据集:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

接下来,使用正则表达式来提取区号和电话号码后四位:

代码语言:txt
复制
# 定义正则表达式
regex_area_code = r'\((\d{3})\)'
regex_phone_number = r'(\d{4})$'

# 提取区号并生成新列
data['Area Code'] = data['Phone Number'].str.extract(regex_area_code)

# 提取电话号码后四位并生成新列
data['Last Four Digits'] = data['Phone Number'].str.extract(regex_phone_number)

上述代码中,我们使用了两个捕获组来匹配区号和电话号码后四位。其中,\((\d{3})\)表示匹配括号内的三个数字,而(\d{4})$表示匹配字符串结尾的四个数字。str.extract()方法用于从字符串中提取匹配的内容,并将其赋值给新的列。

最后,我们可以打印输出结果或者保存到文件中:

代码语言:txt
复制
# 打印输出结果
print(data)

# 保存到文件
data.to_csv('output.csv', index=False)

以上就是使用两个正则表达式捕获组来生成两个pandas列的方法。关于正则表达式的更多内容和用法,可以参考腾讯云的产品文档正则表达式

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何使用Java语言实现取两个数之间的随机数

在Java开发中,我们有时需要取两个数字之间的随机数。例如,生成一个随机数作为验证码,或者选择一个随机的菜品推荐给用户等。本文将介绍如何使用Java语言实现取两个数之间的随机数。...使用java.util.Random类Java标准库提供了一个随机数生成器类java.util.Random,我们可以使用这个类获取两个数字之间的随机数。它提供了多种方法来生成随机数。...生成指定范围内的随机浮点数除了生成整数之外,我们还可以使用Random类来生成指定范围内的随机浮点数。...总结在本文中,我们介绍了如何使用Java语言实现取两个数之间的随机数。...无论是使用Random类还是Math.random()函数,都可以轻松实现取两个数之间的随机数的功能。

2.6K20

Pandas中的数据转换

提取第一个匹配的子串 extract 方法接受一个正则表达式并至少包含一个捕获,指定参数 expand=True 可以保证每次都返回 DataFrame。...例如,现在想要匹配空字符串前面的所有的字母,可以使用如下操作: user_info.city.str.extract("(\w+)\s+", expand=True) 如果使用多个提取正则表达式会返回一个...DataFrame,每个只有一。...match() 在每个元素上调用re.match,返回匹配的作为列表 extract() 在每个元素上调用re.search,为每个元素返回一行DataFrame,为每个正则表达式捕获返回一 extractall...() 在每个元素上调用re.findall,为每个匹配返回一行DataFrame,为每个正则表达式捕获返回一 len() 计算字符串长度 strip() 相当于str.strip rstrip()

13010
  • UCB Data100:数据科学的原理和技巧:第六章到第十章

    John the Baptist 43044 stjohnthebaptist 6.2.1.2 使用 Pandas Series 方法进行规范化 或者,我们可以使用pandas Series方法创建这个标准化的...Python 和 Pandas 中的正则表达式(RegEx ) 6.6.1 规范化 6.6.1.1 使用正则表达式进行规范化 在本笔记的早期,我们使用python字符串操作和pandas的Series...然而,它们还有另一层含义;括号经常用来表示捕获捕获本质上是一较小的正则表达式,用于匹配文本数据中的多个子字符串。 让我们看一个例子。...然后我们使用re.findall返回这些捕获,每个都包含 3 个匹配的元组。 这些正则表达式捕获可以是不同的。我们可以使用(\d{2})的速记法提取相同的数据。...我们可以使用条形图可视化 Continent 的分布。

    61210

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十五)

    我们建议使用StringDtype存储文本数据。 在 pandas 1.0 之前,object dtype 是唯一的选项。...提取具有多个正则表达式将返回一个每个的 DataFrame。...请注意,正则表达式中的任何捕获名称将用作列名;否则将使用捕获编号。 使用一个正则表达式提取返回一个的DataFrame,如果expand=True。...请注意,正则表达式中的任何捕获名称将用于列名;否则将使用捕获编号。 提取具有一个正则表达式将返回一个的 DataFrame,如果 expand=True。...请注意,正则表达式中的任何捕获名称将用于列名;否则将使用捕获编号。 使用一个提取正则表达式,如果expand=True,则返回一个的DataFrame。

    23410

    VBA:正则表达式(2) -批量修改内容

    可以通过正则表达式匹配对应信息,然后再更新成自己想要的内容。 示例:原始数据保存在B,需要在每个单元格引用的前面添加A指定的工作表名称+!,结果如C所示。...,SubMatches属性用于访问正则表达式匹配的子匹配项(也称为捕获)。...捕获正则表达式中用括号包围的部分,通常用于提取模式中的特定子字符串。SubMatches属性返回一个字符串数组,其中包含每个捕获的值。...以下是一个示例,演示如何在VBA中使用SubMatches属性来访问正则表达式匹配的捕获: Option Explicit Option Base 1 Sub TestSubMatches()...,包含两个捕获 regex.Pattern = "(\d+)\s+([a-zA-Z]+)" ' 匹配数字、空格、后跟字母 ' 要在其中查找匹配的文本的输入字符串 inputString

    55020

    VBA: 正则表达式(10) -非捕获(?:Expression)

    1 捕获2 非捕获3 非捕获的应用场景 1 捕获 捕获是指在正则表达式使用括号匹配和提取一部分文本。这个被括号包裹的部分被称为捕获,可以通过VBA代码访问和处理。...这两个捕获组分别匹配三个数字和两个数字的模式。 代码运行结果: 2 非捕获捕获是指在正则表达式使用括号分组,但不会创建一个新的捕获。非捕获以问号冒号加圆括号的形式表示,例如(?...这有助于保持匹配结果的简洁性,避免生成不必要的捕获。 (2) 提高性能 在某些情况下,使用捕获可以提高正则表达式的性能。...在这种情况下,可以使用捕获排除日的匹配。 正则表达式:(\d{4})-(\d{2})(?:-\d{2})? 1)在这个例子中,我们使用捕获 (?:-\d{2})?...表示日的部分,但并不生成一个独立的捕获。 2) 这个正则表达式可以匹配类似于 "2022-01" 或 "2022-01-15" 的日期格式,但我们只关心年份和月份。

    55510

    Pandas中替换值的简单方法

    使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具,用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时,编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...这可能涉及从现有创建新,或修改现有以使它们适合更易于使用。为此,Pandas 提供了多种方法,您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的。...import pandas as pd df = pd.read_csv('WordsByCharacter.csv') 使用“替换”编辑 Pandas DataFrame 系列()中的字符串...首先,让我们快速看一下如何通过将“Of The”更改为“of the”对表中的“Film”进行简单更改。...让我们更进一步,实际编写一些正则表达式匹配。 让我们做一些数据清理,并在 replace 方法中使用正则表达式删除这些数据。

    5.5K30

    嘀~正则表达式快速上手指南(上篇)

    学完本教程,你会对正则的使用熟悉很多,可以使用re模块的基础模式和函数完成字符串分析。我们也学会如何高效地使用正则和pandas库化大量紊乱的数据集为有序。 现在,让我们看看正则可以做些什么。...有这些正则表达式的说明在手,你就可以在我们解释上述代码时能够快速地理解。 使用正则表达式 现在我们解释re.findall("From:.*", text) 中.* 的作用。首先看. : ?...用正则表达式Pandas分拣邮件 Corpus 是一个包含数千封电子邮件的文本文件。我们将使用正则表达式Pandas 将每封电子邮件适当分类 使Corpus 语料库更便于阅读和分析。...数据帧或表格中的一。...我们可以看到,这两个电子邮件都是以 "From r"开头,用红色的框显示。

    1.6K20

    C# WPF MVVM开发框架Caliburn.Micro 名称Transformer⑩①

    虽然您可以覆盖这些服务上的各种函数来替换底层行为,但您的大多数需求都应该通过使用适当的NameTransformer配置规则满足,NameTransformer描述了您独特的映射策略。...名称转换基于使用正则表达式模式匹配的规则。执行转换时,将按顺序计算所有已注册的规则。默认情况下,NameTransformer返回所有匹配规则生成的结果名称。...此规则使用正则表达式捕获,这在复杂转换中非常有用。“replacePattern”将视图的全名分配给名为“fullname”的捕获,“replaceValue”将其转换为“Model”。...如果需要“交换”任何一个单独的组件,则可以使用单独的组件。 上面示例中的捕获“后缀”对以“ViewModels”结尾的名称进行模式匹配。...使用捕获的主要原因是防止子字符串“ViewModels”在“basename”中被捕获,在大多数情况下,这是字符串转换的一部分。

    1.8K20

    如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

    有关 Python 中如何 import 的更多信息,请点击此处。 ? 需要 Pandas 库处理我们的数据。需要 numpy 库执行数值的操作和转换。...我们需要 requests 库从网站获取 HTML 数据。需要 BeautifulSoup 来处理这些数据。最后,需要 Python(re)的正则表达式更改在处理数据时将出现的某些字符串。...这是一个更具技术性的解释,详细说明如何使用 Python 代码获取 HTML 表格。 你可以将上面的代码复制粘贴到你自己的 Anaconda 中,如果你用一些 Python 代码运行,可以迭代它!...在 Excel 中,你可以右键单击并找到将数据转换为不同类型的数据的方法。你可以复制一由公式呈现的单元格,并将其粘贴为值,你可以使用格式选项快速切换数字,日期和字符串。...我们首先在 Python 中使用 re 库。我们将使用正则表达式替换 gdppercapita 中的逗号,以便我们可以更容易地使用。 ? re.sub 方法本质上是使用空格替换逗号。

    10.8K60

    python数据分析笔记——数据加载与整理

    方法二:使用pd.read.table(),需要指定是什么样分隔符的文本文件。用sep=””指定。 2、当文件没有标题行时 可以让pandas为其自动分配默认的列名。 也可以自己定义列名。...5、文本中缺失值处理,缺失数据要么是没有(空字符串),要么是用某个标记值表示的,默认情况下,pandas会用一经常出现的标记值进行识别,如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...7、对于不是使用固定分隔符分割的表格,可以使用正则表达式来作为read_table的分隔符。 (’\s+’是正则表达式中的字符)。...,可以使用Left_index=True或right_index=True或两个同时使用来进行键的连接。...也可以使用字典的形式进行替换。 (2)离散化或面元划分,即根据某一条件将数据进行分组。 利用pd.cut()方式对一年龄进行分组。 默认情况下,cut对分组条件的左边是开着的状态,右边是闭合状态。

    6.1K80

    用Python执行SQL、Excel常见任务?10个方法全搞定!

    最后,需要 Python(re)的正则表达式更改在处理数据时将出现的某些字符串。...02 信任这个网站的一些代码 这是一个更具技术性的解释,详细说明如何使用 Python 代码获取 HTML 表格。...在 Excel 中,你可以右键单击并找到将数据转换为不同类型的数据的方法。你可以复制一由公式呈现的单元格,并将其粘贴为值,你可以使用格式选项快速切换数字,日期和字符串。...我们首先在 Python 中使用 re 库。我们将使用正则表达式替换 gdp_per_capita 中的逗号,以便我们可以更容易地使用。 ? re.sub 方法本质上是使用空格替换逗号。...使用 len 方法快速检查(一个用于计算 dataframe 中的行数的救星!)表示我们有 25 个国家符合。 ? 要是我们想把这两个过滤条件连在一起呢? 这里是连接过滤的方法。

    8.3K20

    Pandas 秘籍:6~11

    由于我们没有使用split,因此必须以不同的方式提取Age Group。extract方法使用复杂的正则表达式提取字符串的非常特定的部分。 为了正确使用extract,您的图案必须包含捕获。...通过将圆括号括在图案的一部分周围形成捕获。 在此示例中,整个表达式是一个大捕获。 它以\d{2}开头,它精确地搜索两位数,然后是字面的正负号,或者是可选的后两位。 尽管表达式的最后部分(?...:表示它实际上不是捕获。 从技术上讲,它是一个非捕获,用于同时表示两个数字(可选)。 不再需要sex_age,将其删除。 最后,将两个整洁的数据帧相互比较,发现它们是等效的。...(E|W)', expand=True) 此正则表达式具有四个捕获。 第一和第三至少搜索一个或多个带小数的连续数字。...实际上,无法使用第一种方法确保仅捕获从一月到六月的数据。

    34K10

    python数据科学系列:pandas入门详细教程

    ,但仍然主要是用于数值计算,尤其是内部集成了大量矩阵计算模块,例如基本的矩阵运算、线性代数、fft、生成随机数等,支持灵活的广播机制 pandas主要用于数据处理与分析,支持包括数据读写、数值计算、数据处理...和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能,Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表,这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作,对pandas...lookup,loc的一种特殊形式,分别传入一行标签和标签,lookup解析成一行列坐标,返回相应结果: ?...,可通过axis参数设置是按行删除还是按删除 替换,replace,非常强大的功能,对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作,还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...仍然考虑前述学生成绩表的例子,但是再增加一班级信息,需求是统计各班级每门课程的平均分。

    13.9K20

    Pandas图鉴(二):Series 和 Index

    Pandas 给 NumPy 数组带来的两个关键特性是: 异质类型 —— 每一都允许有自己的类型 索引 —— 提高指定的查询速度 事实证明,这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库的强大竞争者...而这个名字在Pandas中没有被充分使用。一旦在索引中包含了,就不能再使用方便的df.column_name符号了,而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。...字符串和正则表达式 几乎所有的Python字符串方法在Pandas中都有一个矢量的版本: count, upper, replace 当这样的操作返回多个值时,有几个选项决定如何使用它们: split...它可以是 用g.apply(f)接受一个x(一个系列对象)并生成一个单一的值(如sum())的函数f。...一个函数f接受一个x(一个系列对象),并用g.transform(f)生成一个与x相同大小的系列对象(例如,cumsum())。 在上面的例子中,输入的数据被排序了。

    28820

    你的数据科学python编程能力过关吗?看看这40道题你能得几分

    我想把这个游戏变换一下,如果你能借助技术手段玩这个游戏,情况又如何呢? 为了确定一个人在整个游戏中会喝多少酒,你需要写一代码。 以下是字幕脚本示例。...09 假设你想要把训练和测试数据集(都由train_set和test_set两个numpy数组构成)放入结果数组中,以便同时处理这些数据。方法如下: 9)该如何添加这两个数组?...11 在使用numpy读一个csv文件时,你希望能用“01/01/2010”自动替换“Date_Of_Joining”一中的缺失值。...14 假设你有一个已经在pandas包里加载的,23行的数据框架(dataframe)训练文件。 pandas已经导入为pd。...None of these 答案:(A) 选项A是正确的 35 35)在下图中,应该如何设置线的宽度? 针对上图,生成该图片的代码为 A.

    1.1K30

    Pandas教程】像写SQL一样用Pandas

    dataframe,注意差别 data[['City']].head() # 筛选多 data[['City','Country']].head() 筛选行 SQL sql本身并不支持筛选特定行,不过可以通过函数排序生成虚拟筛选...其实我一开始对这两个方法很容易混淆,其实后面发现很好区分,如果需要用列名筛选,请用loc,如果使用索引,请用iloc。...', 'City'])['Longitude'].mean().reset_index() 高阶用法: 我们可以同时对于不同采取不同的聚合运算,譬如对A使用sum(),对B使用mean(),在SQL...在Pandas中我们可以使用pandas.merge()完成连接对操作。...自定义函数 Pandas中内置很多常用的方法,譬如求和,最大值等等,但很多时候还是满足不了需求,我们需要取调用自己的方法,Pandas中可以使用map()和apply()调用自定义的方法,需要注意下map

    2.2K30
    领券