一、extractall函数概述
extractall是Python中pandas库提供的一个方法，在DataFrame和Series上均可使用。它可以将正则表达式所匹配到的数据全部提取出来，并按照指定的格式返回。
例如，我们可以将一个CSV文件，以DataFrame的形式读入到内存中，然后再使用extractall方法，按照给定的正则表达式，提取其中一些需要的数据。这样就可以在方便地查看DataFrame数据的前提下，提取出我们想要的数据进行进一步的处理。
二、extractall函数的使用方法
extractall方法的基本用法如下：
DataFrame/Series.str.extractall(pattern, flags=0)
其中，pattern为正则表达式字符串，flags表示正则表达式的标记。
下面是一个示例：
import pandas as pd
data = {'text': ['bar 4', 'foo ab12ba foo 5']}
df = pd.DataFrame(data)
result = df['text'].str.extractall('(\\d)')
print(result)
上述代码将输出：
0
0 4
1 1
1 2
1 5
从输出结果可以看出，正则表达式“(\\d)”匹配到了dataframe中的若干个数字，将它们提取出来，并以MultiIndexed DataFrame的形式返回。
三、extractall函数的进阶用法
1. 指定正则表达式的分组
在上述的示例中，我们简单地使用了“(\\d)”这个正则表达式。但是实际上，我们可以使用更为复杂的正则表达式，并且将其分为多个组，以方便进行更细粒度的数据提取。
例如，我们可以使用以下代码：
import pandas as pd
data = {'text': ['bar e=mc2', 'foo a1b2c3 foo 567']}
df = pd.DataFrame(data)
result = df['text'].str.extractall('([a-z]+)\\s*(\\d+)?')
print(result)
上述代码将输出：
0 1
match
0 0 bar NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN
1 0 foo 1
1 NaN 2
2 NaN 3
3 NaN 567
我们使用的正则表达式”([a-z]+)\\s*(\\d+)?”，可以分为两个组：
- 第一个组：匹配一个或多个字母。
- 第二个组：匹配一个或多个数字，但也可以不匹配。
在extractall方法调用中，我们仍然使用“(\\d)”将正则表达式中匹配到的数字提取出来。但是由于正则表达式中分为了两个组，因此在返回MultiIndexed DataFrame时，结果也分为了两列。
2. 指定DataFrame列标签
在extractall方法中，我们使用的是pandas库中的DataFrame、Series数据格式，因此结果也会以这种格式返回。
但是有时我们在进行数据提取、存储时，希望将结果保存到不同列中，以便于后续处理。
为了实现这一目标，我们可以使用在extractall方法中添加可选参数“column_labels”来指定列标签：
import pandas as pd
data = {'text': ['bar e=mc2', 'foo a1b2c3 foo 567']}
df = pd.DataFrame(data)
result = df['text'].str.extractall('(?P[a-z]+)\\s*(?P\\d+)?', flags=re.IGNORECASE)
result.columns = result.columns.droplevel(level=1)
print(result)
上述代码将输出：
letter number
0 bar NaN
1 foo 1
1 foo 2
1 foo 3
1 foo 567
我们可以注意到，在正则表达式中，我们使用了“(?’name’pattern)”这种语法，指定了分组的名称。在extractall方法之后，我们使用了“result.columns.droplevel(level=1)”将columns中的“match”一级删除，以便于之后直接使用分组名称进行访问。
3. 在提取时依据之前的匹配结果进行组合
在extractall方法中，我们不仅可以进行简单的数据提取，还可以根据之前已经匹配到的结果，进行更为复杂的组合计算。
例如，我们可以使用以下代码：
import pandas as pd
data = {'text': ['bar e=mc2', 'foo a1b2c3 foo 567']}
df = pd.DataFrame(data)
result = df['text'].str.extractall('(?P[a-z]+)\\s*(?P\\d+)?')
result['new_column'] = result['letter'].str.upper() + '-' + result['number'].fillna('')
print(result)
上述代码将输出：
letter number new_column
0 bar NaN BAR-
1 foo 1 FOO-1
1 foo 2 FOO-2
1 foo 3 FOO-3
1 foo 567 FOO-567
由于我们之前已经对正则表达式进行了分组，“(?P[a-z]+)”和“(?P\\d+)?”，因此我们可以在提取结果之后，根据已经获取的匹配结果，进行更为复杂的数据计算，进一步提高数据的精度。
四、总结
extractall函数是Python中一个强大的数据提取工具，能够方便地帮助我们从DataFrame、Series等数据类型中，提取出需要的数据。在使用extractall函数时，我们可以指定正则表达式及其分组，指定列标签以方便后续计算，同时，在提取结果时也可以根据之前匹配到的结果进行进一步的组合计算。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/206928.html
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