Python的正則表達(dá)式和數(shù)據(jù)框功能是兩個(gè)最強(qiáng)大的工具。它們可以完美結(jié)合，使您的數(shù)據(jù)處理過程更加高效和準(zhǔn)確。下面我們將介紹如何使用Python正則表達(dá)式來處理數(shù)據(jù)框中的文本數(shù)據(jù)。

首先，我們需要導(dǎo)入數(shù)據(jù)框和正則表達(dá)式模塊：

import pandas as pd
import re

接下來，我們可以使用pandas提供的read_csv()函數(shù)將我們的數(shù)據(jù)框讀入到Python中：

df = pd.read_csv("data.csv")

假設(shè)我們有一個(gè)包含姓名、地址和電話號(hào)碼的數(shù)據(jù)框，格式如下：

Name                 Address             Phone
0     John           123 Main Street      555-123-4567
1     Jane        456 Park Boulevard      555-987-6543
2     Bob        789 Maplewood Drive      555-555-5555
3     Mary            321 Elm Avenue      555-345-6789

我們想要提取每個(gè)電話號(hào)碼的區(qū)號(hào)。因此，我們可以使用正則表達(dá)式來查找每個(gè)號(hào)碼的前三個(gè)數(shù)字：

area_codes = []
for phone in df['Phone']:
area_code = re.search("\d{3}", phone).group()
area_codes.append(area_code)

此代碼將遍歷我們的數(shù)據(jù)框中的每個(gè)電話號(hào)碼，并使用正則表達(dá)式\d{3}匹配前三個(gè)數(shù)字。然后，我們將它們添加到一個(gè)名為area_codes的列表中。

現(xiàn)在，我們可以將area_codes這個(gè)新列表添加到原始的數(shù)據(jù)框中：

df['Area Code'] = area_codes

我們得到了以下新的數(shù)據(jù)框：

Name                 Address             Phone  Area Code
0     John           123 Main Street      555-123-4567        555
1     Jane        456 Park Boulevard      555-987-6543        555
2     Bob        789 Maplewood Drive      555-555-5555        555
3     Mary            321 Elm Avenue      555-345-6789        555

現(xiàn)在，我們已成功地從每個(gè)電話號(hào)碼中提取了區(qū)號(hào)，并將其添加到我們的數(shù)據(jù)框中。這是一種簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的處理文本數(shù)據(jù)的方法，特別是當(dāng)您需要從大量數(shù)據(jù)中提取特定信息時(shí)。在此過程中，正則表達(dá)式起到了重要的作用。