如何从pandas dataframe中的列中剥离文本

从pandas DataFrame中的列中剥离文本可以使用字符串处理方法和正则表达式来实现。以下是一种常见的方法：

使用str属性和字符串处理方法：
- 首先，使用DataFrame的列名访问相应的列，例如df['column_name']。
- 然后，使用str属性访问字符串处理方法，例如df['column_name'].str.method()。
- 可以使用各种字符串处理方法，如split()、replace()、strip()等，根据具体需求进行选择。

使用正则表达式：
- 首先，导入re模块，使用re模块中的函数来进行正则表达式操作。
- 使用DataFrame的列名访问相应的列，例如df['column_name']。
- 使用re模块中的函数，如re.findall()、re.sub()等，根据正则表达式的规则来提取或替换文本。

下面是一个示例代码，演示如何从pandas DataFrame中的列中剥离文本：

import pandas as pd
import re

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John Smith', 'Jane Doe', 'Mike Johnson'],
        'Age': [30, 25, 35],
        'Email': ['john@example.com', 'jane@example.com', 'mike@example.com']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用字符串处理方法剥离文本
df['First Name'] = df['Name'].str.split().str[0]
df['Last Name'] = df['Name'].str.split().str[1]

# 使用正则表达式剥离文本
df['Domain'] = df['Email'].apply(lambda x: re.findall(r'@([\w.]+)', x)[0])

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

           Name  Age              Email First Name Last Name     Domain
0    John Smith   30   john@example.com       John     Smith  example.com
1     Jane Doe    25   jane@example.com       Jane       Doe  example.com
2  Mike Johnson   35   mike@example.com       Mike   Johnson  example.com

在上述示例中，我们使用了split()方法和正则表达式来从Name列和Email列中剥离文本，并将结果存储在新的列中。请注意，这只是一种示例方法，具体的处理方式可以根据实际需求进行调整。

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