extractall函數詳解

一、extractall函數概述

extractall是Python中pandas庫提供的一個方法，在DataFrame和Series上均可使用。它可以將正則表達式所匹配到的數據全部提取出來，並按照指定的格式返回。

例如，我們可以將一個CSV文件，以DataFrame的形式讀入到內存中，然後再使用extractall方法，按照給定的正則表達式，提取其中一些需要的數據。這樣就可以在方便地查看DataFrame數據的前提下，提取出我們想要的數據進行進一步的處理。

二、extractall函數的使用方法

extractall方法的基本用法如下：

DataFrame/Series.str.extractall(pattern, flags=0)

其中，pattern為正則表達式字符串，flags表示正則表達式的標記。

下面是一個示例：

import pandas as pd

data = {'text': ['bar 4', 'foo ab12ba foo 5']}
df = pd.DataFrame(data)

result = df['text'].str.extractall('(\\d)')
print(result)

上述代碼將輸出：

   0
0  4
1  1
1  2
1  5

從輸出結果可以看出，正則表達式“(\\d)”匹配到了dataframe中的若干個數字，將它們提取出來，並以MultiIndexed DataFrame的形式返回。

三、extractall函數的進階用法

1. 指定正則表達式的分組

在上述的示例中，我們簡單地使用了“(\\d)”這個正則表達式。但是實際上，我們可以使用更為複雜的正則表達式，並且將其分為多個組，以方便進行更細粒度的數據提取。

例如，我們可以使用以下代碼：

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)

上述代碼將輸出：

         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

我們使用的正則表達式”([a-z]+)\\s*(\\d+)?”，可以分為兩個組：

• 第一個組：匹配一個或多個字母。
• 第二個組：匹配一個或多個數字，但也可以不匹配。

在extractall方法調用中，我們仍然使用“(\\d)”將正則表達式中匹配到的數字提取出來。但是由於正則表達式中分為了兩個組，因此在返回MultiIndexed DataFrame時，結果也分為了兩列。

2. 指定DataFrame列標籤

在extractall方法中，我們使用的是pandas庫中的DataFrame、Series數據格式，因此結果也會以這種格式返回。

但是有時我們在進行數據提取、存儲時，希望將結果保存到不同列中，以便於後續處理。

為了實現這一目標，我們可以使用在extractall方法中添加可選參數“column_labels”來指定列標籤：

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)

上述代碼將輸出：

  letter number
0    bar    NaN
1    foo      1
1    foo      2
1    foo      3
1    foo    567

我們可以注意到，在正則表達式中，我們使用了“(?’name’pattern)”這種語法，指定了分組的名稱。在extractall方法之後，我們使用了“result.columns.droplevel(level=1)”將columns中的“match”一級刪除，以便於之後直接使用分組名稱進行訪問。

3. 在提取時依據之前的匹配結果進行組合

在extractall方法中，我們不僅可以進行簡單的數據提取，還可以根據之前已經匹配到的結果，進行更為複雜的組合計算。

例如，我們可以使用以下代碼：

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)

上述代碼將輸出：

  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

由於我們之前已經對正則表達式進行了分組，“(?P[a-z]+)”和“(?P\\d+)?”，因此我們可以在提取結果之後，根據已經獲取的匹配結果，進行更為複雜的數據計算，進一步提高數據的精度。

四、總結

extractall函數是Python中一個強大的數據提取工具，能夠方便地幫助我們從DataFrame、Series等數據類型中，提取出需要的數據。在使用extractall函數時，我們可以指定正則表達式及其分組，指定列標籤以方便後續計算，同時，在提取結果時也可以根據之前匹配到的結果進行進一步的組合計算。