pandas extract()

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在Python中，`extract()`函数常用于从字符串中通过正则表达式提取特定模式。这个功能在pandas的`Series`对象上调用，用于匹配和提取字符串数据。例如，给定一个包含`A1`,`B2`,`C3`,`D4`的`Series`，使用正则`([A-Z])(d)`可以提取字母和数字，结果将生成一个包含字母和数字两列的DataFrame。

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在Python中，`extract()`函数通常用于从字符串中提取特定的模式或匹配项。它是通过正则表达式来实现的。`extract()`函数通常是通过`pandas`库的`Series`对象调用的，用于对Series中的字符串进行模式匹配并提取出匹配的部分。

下面是一个示例：

```python
import pandas as pd

data = pd.Series(["A1", "B2", "C3", "D4"])

# 使用正则表达式提取字母和数字
result = data.str.extract("([A-Z])(\d)")

print(result)
```

输出结果：
```
   0  1
0  A  1
1  B  2
2  C  3
3  D  4
```

在上面的示例中，我们使用`extract()`函数提取了每个字符串中的字母和数字部分。正则表达式`([A-Z])(\d)`用于匹配一个大写字母后面跟着一个数字的模式。提取的结果是一个包含两列的DataFrame，其中第一列（0）是字母部分，第二列（1）是数字部分。

需要注意的是，`extract()`函数返回的是一个新的DataFrame或Series对象，而不是修改原始的数据。