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Python:如何从pandas dataframe列中提取多个字符串

在Python中,可以使用pandas库来处理数据,包括从DataFrame列中提取多个字符串。下面是一种常见的方法:

  1. 使用pandas的str属性和正则表达式来提取多个字符串。假设我们有一个名为df的DataFrame,其中包含一个名为column_name的列,我们想要从该列中提取多个字符串。
代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'column_name': ['string1 abc', 'string2 def', 'string3 ghi']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式提取多个字符串
df['extracted_strings'] = df['column_name'].str.findall(r'\b\w+\b')

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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    column_name extracted_strings
0  string1 abc    [string1, abc]
1  string2 def    [string2, def]
2  string3 ghi    [string3, ghi]

在上述代码中,我们使用了str.findall()方法来查找符合正则表达式模式的字符串,并将提取的结果存储在新的列extracted_strings中。正则表达式模式\b\w+\b用于匹配单词。

  1. 如果要提取的字符串具有特定的格式,可以使用其他字符串处理方法,如str.split()str.extract()
代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'column_name': ['string1 abc', 'string2 def', 'string3 ghi']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用str.split()方法提取多个字符串
df['extracted_strings'] = df['column_name'].str.split()

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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    column_name extracted_strings
0  string1 abc   [string1, abc]
1  string2 def   [string2, def]
2  string3 ghi   [string3, ghi]

在上述代码中,我们使用了str.split()方法将字符串按空格分割,并将结果存储在新的列extracted_strings中。

以上是从pandas DataFrame列中提取多个字符串的方法。这些方法可以帮助您处理和分析数据,适用于各种应用场景,如数据清洗、文本处理等。

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