一，extract方法的使用
extract函数主要是对于数据进行提取。场景一般对于DataFrame中的一列中的数据进行提取的场合比较多。
例如一列中包含了很长的字段，我们希望在这些字段中提取出我们想要的字段时，就可以通过extract方法进行数据的提取了。
好了，废话不多说直接上代码。
数据源
序号 姓名 服务卡卡号 消费地点 消费时间 理赔金额（元） 交易明细 数量 1 张三 8100001 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 8:02 605 珍牡肾骨胶囊（珍泉）0.63g*48粒*3盒 1 2 张三 8100001 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 8:02 1225 桂龙药膏（葛洪）202g*6瓶 1 3 张三 8100001 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/2 10:58 27 胆宁片（上药牌）0.36g*60片/瓶 1 4 李四 8100002 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 9:20 30 阿莫西林胶囊0.5g*24粒/盒 3 5 李四 8100002 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 9:20 5 氨咖黄敏胶囊（康麦尔）12粒/盒 1 6 李四 8100002 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/4 14:26 51 阿归养血口服液（中联）10ml*24支/盒 1 7 李四 8100002 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/4 14:26 5 氨咖黄敏胶囊（康麦尔）12粒/盒 1 8 李四 8100002 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/9 17:56 28 胆宁片（上药牌）0.36g*60片/瓶 1 9 李四 8100002 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/19 11:19 56 柴石退热颗粒（德众）8g*6袋/盒 1 10 李四 8100002 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/21 16:04 68 醒脾胶囊0.3g*30粒 1 11 李四 8100002 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/31 10:00 60 小败毒膏（东方博爱）10g*8袋 1 12 王五 8100003 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 10:43 114 枣仁安神液10ml*7支 1 13 王五 8100003 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/17 10:40 118 益气维血颗粒(红珊瑚)10g*15袋 1 14 王五 8100003 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/21 8:19 615 比卡鲁胺片(双益安)50mg*14s*2板 1 15 王五 8100003 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 10:56 120 消痛贴膏（奇正）1.2g:2.5ml*10贴/盒 1 16 王五 8100003 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 12:56 198 复方首乌地黄丸（修正）3g*10袋*3小盒 1 17 王五 8100003 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 12:56 28 胆宁片（上药牌）0.36g*60片/瓶 1 18 王五 8100003 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 13:53 256 河车大造丸（同仁堂）9g*10丸/盒 1 19 赵六 8100004 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 14:52 7 复方氨酚烷胺片（新迪）12片/盒 1 20 赵六 8100004 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 14:52 149 法莫替丁分散片20mg*36片/盒 1 21 赵六 8100004 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/9 19:56 100 朱砂安神丸6g*10袋 1 22 赵六 8100004 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/9 19:56 23 清热消炎宁片0.4g*24片/盒 1 23 赵六 8100004 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 15:16 30 多酶片100s/盒 1 24 赵六 8100004 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 15:16 1139 补肺丸（养无极）9g*10丸*16板 1 25 赵六 8100004 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/5 17:25 170 补肾益寿片（恒修堂）0.4g*100片 1 26 赵六 8100004 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/5 17:25 800 益安宁丸72丸*2瓶(每18丸重3.1g) 1 27 赵六 8100004 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/9 17:39 800 益安宁丸72丸*2瓶(每18丸重3.1g) 1 28 赵六 8100004 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/11 17:30 480 七十味珍珠丸(甘露)1g*6s 1 29 赵六 8100004 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/22 16:58 1154 双参龙胶囊45盒装0.3g*24s*45盒 1 30 杨七 8100005 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 16:54 100 朱砂安神丸6g*10袋 1 31 杨七 8100005 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/12 20:53 14 消痔灵片0.3g*24片 1 32 杨七 8100005 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/18 10:04 402 回元堂 固本回元口服液 20ml*24瓶20ml*24瓶 1 33 杨七 8100005 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/21 11:18 847 伏立康唑分散片(复锐)0.2g*6s 1 34 杨七 8100005 我爱花钱连锁有限公司 2020/3/1 17:36 30 多酶片100s/盒 1
代码
这里是通过jupyter来分段显示的。第一次看我文章的小伙伴如果不了解jupyter可以在复制下面代码的时候把所有输出改成通过print()的方式输出
#%%
import pandas as pd
import re
#需求:
# 1. 把交易明细分成明细跟规格两列并删除交易明细这列
# 2. 明细中把例如珍牡肾骨胶囊（珍泉）的作为明细,0.63g*48粒*3盒作为规格拆分提取
#读取源数据
df = pd.read_excel("./datas/extract案例演示数据.xlsx")
#%%
#提取交易明细这一列
get_column = df["交易明细"]
#通过正则提取数据(?P<名字>)为固定写法给数据加新列名
df01 = get_column.str.extract(R"(?P<明细>[\u4E00-\u9FA5]+\（*[\u4E00-\u9FA5]+\）*)")
df02 = get_column.str.extract(R"(?P<规格>(?:0.|\w*)\w*\*\w*[\u4e00-\u9fa5](?:\S+|))")
#%%
#通过join函数合并2个DataFrame
join_data = df01.join(df02)
join_data
#%%
#删除原有交易明细数据
del df["交易明细"]
df
#%%
#二次合并,删除后交易明细的dataframe合并拆分后数据的dataframe
two_join = df.join(join_data)
#%%
#因为合并后存在排序问题,列名为汉字所以我通过loc方法进行的列名指定排序
#loc方法这里不再讲解,请参照loc,iloc篇章
result = two_join.loc[:,["序号","姓名","消费地点","消费时间",
"理赔金额（元）","明细","规格","数量"]]
result
#%%
#输出到Excel
result.to_excel("./datas/extract_结果.xlsx",index=False)
print("文件写入完毕！！")
#%%
结果
二，contains方法的使用
contains对比extract而言更多的不是提取，而是一种筛选。有种想python中的in的关系。
只要查询的DataFrame的某列或者某行包含查询字符串的部分字段就可以匹配出所有匹配到的数据。当然可以直接传字符串也可以通过正则来进行筛选。
数据源
学员编号 学生姓名 学生年龄 手机号码 E-mail地址 家庭住址 101 刘鹏 18 13599713364 www.zhangsan@qq.com 江苏省苏州市工业园区津梁街 102 李四 20 15923796671 www.lisi.163.com 北京市朝阳区西北路石井街22幢 103 赵五 17 18655301183 www.zhaofive.yahoo.com 山东省烟台市芝罘区北大街55号 104 tony 30 15877563321 www.tonyliu.ibm.com 江苏省苏州市姑苏区山塘街177号 105 马云 47 15977560013 www.mayun.alibaba.com 浙江省杭州市西湖路110号1888 106 Jack 20 13677569901 www.jack123@qq.com 广东省深圳市南山区西丽1592幢12 107 tom 19 18622349971 www.tom456@qq.com 山东省青岛市人民路1234幢
代码：这里通过jupyter分段来显示结果
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import pandas as pd
import re
df = pd.read_excel("./datas/Person_info1.xlsx")
#%%
#传入正则匹配只要包含的数据
df.loc[df["家庭住址"].str.contains(r"\d")]
结果
通过字符串筛选数据
#%%
#传入字符串,contains属于模糊查找.只要包含就筛选
df.loc[df["家庭住址"].str.contains(r"津梁街")]
#%%
df.loc[df["家庭住址"].str.contains("江苏省")]
结果
另外contains可以二次多次运用。因为涉及到保密数据不方便展示复杂数据。大家可以先尝试按照上面的简单数据，先过滤出家庭地址，再过滤出来年龄。
当然也可以通过loc中的掩码来过滤。方法很多希望灵活应用。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
