Pandas 10位数字提取

Pandas是一个基于Python的数据分析工具库，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

对于提取10位数字，可以使用正则表达式来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import re

# 创建一个包含数字的示例数据
data = {'text': ['Hello, my phone number is 1234567890.', 'Please call me at 9876543210.']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式提取10位数字
df['phone_number'] = df['text'].apply(lambda x: re.findall(r'\d{10}', x))

print(df)

输出结果如下：

                                         text  phone_number
0  Hello, my phone number is 1234567890.       [1234567890]
1  Please call me at 9876543210.               [9876543210]

在上述代码中，我们使用re.findall()函数和正则表达式\d{10}来提取文本中的10位数字。apply()函数用于将提取函数应用到每一行的文本数据上，并将结果存储在新的列phone_number中。

Pandas的优势在于它提供了简洁高效的数据处理和分析方法，可以快速处理大规模数据集。它还具有丰富的数据结构，如Series和DataFrame，可以方便地进行数据操作和转换。此外，Pandas还支持与其他数据分析工具和库的集成，如NumPy、Matplotlib等。

对于云计算领域中的应用场景，Pandas可以用于数据预处理、数据清洗、数据分析和可视化等任务。例如，在云原生应用中，可以使用Pandas对大规模数据进行清洗和转换，以便进行机器学习模型的训练和预测。在物联网领域，Pandas可以用于对传感器数据进行处理和分析，以实现智能化的监控和控制。

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