是指在使用pandas库中的extract方法时，可以使用正则表达式进行模式匹配，并且允许不完全匹配的情况。

具体来说，pandas是一个基于Python的数据分析工具，提供了丰富的数据处理和分析功能。其中的extract方法可以用于从字符串中提取满足指定正则表达式模式的子字符串。

在使用extract方法时，可以通过传入一个正则表达式作为参数，来指定需要匹配的模式。而当字符串中的某些部分不满足该模式时，extract方法默认会返回NaN值。但是，通过设置参数expand为False，可以使得不匹配的部分返回原始字符串。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'text': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式提取以字母a开头的子字符串
df['extracted'] = df['text'].str.extract(r'(a\w+)', expand=False)

print(df)

输出结果为：

     text extracted
0   apple     apple
1  banana       NaN
2  orange    orange
3   grape       NaN

在上述示例中，我们使用正则表达式(a\w+)来提取以字母a开头的子字符串。结果中，第一行的字符串"apple"满足该模式，因此被成功提取出来；而第二行的字符串"banana"不满足该模式，因此返回NaN值。设置expand为False后，不满足模式的部分会返回原始字符串。

对于pandas extract regex允许不匹配的应用场景，可以用于从文本数据中提取特定模式的信息，例如提取邮件地址、电话号码、日期等。这在数据清洗和数据分析中非常常见。

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