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从dataframe中的行中复制匹配模式的字符串，并放入新dataframe中的新列中

，可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import re

创建一个空的新dataframe，用于存储匹配模式的字符串：

new_df = pd.DataFrame()

遍历原始dataframe的每一行，提取匹配模式的字符串，并将其添加到新dataframe的新列中：

for index, row in df.iterrows():
    # 提取匹配模式的字符串
    match = re.search(pattern, row['column_name'])
    if match:
        matched_string = match.group()
    else:
        matched_string = ""
    
    # 将匹配的字符串添加到新dataframe的新列中
    new_df.at[index, 'new_column'] = matched_string

在上述代码中，需要将df替换为原始dataframe的变量名，column_name替换为包含待匹配字符串的列名，pattern替换为匹配模式的正则表达式。

这样，新dataframe new_df 中的 new_column 列将包含从原始dataframe 中匹配模式的字符串。

请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。此外，如果需要使用腾讯云相关产品进行数据处理和存储，可以参考腾讯云的文档和产品介绍，选择适合的产品进行操作。

相关搜索:过滤pyspark dataframe中的行并创建包含结果的新列基于条件的DataFrame中的新列从dataframe列中获取某些值，并在python中创建新的dataframe 基于另一个DataFrame中的行和列的DataFrame中的新列根据dataframe中的其他行值添加新列从现有行生成新的Dataframe列计算新列中dataframe中逗号分隔的字符串在dataframe中创建新的嵌套列逐行计算pandas dataframe中的新列将dataframe文本列屏蔽为pandas dataframe中的新列如何从pandas dataframe中的现有列创建新列基于pandas dataframe中的两列值创建新的dataframe 将列从on dataframe复制到特定列处的新dataframe 复制Pandas中的行并添加新的(月)列如何根据pandas dataframe中的其他行创建新列？根据列值在dataframe中插入新行如何从dataframe中删除列的组合并分配给新的dataframe 使用列表中存储的dataframe中的table()创建新的dataframe 使用循环在dataframe中创建具有相同模式的新列在嵌套字典的dataframe中创建新列

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