Python，Pandas DF。从字符串中提取数字并将其添加到新列中

Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点。它广泛应用于各个领域的软件开发，包括云计算、数据分析、人工智能等。

Pandas是Python中一个强大的数据处理库，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。其中的DataFrame（DF）是Pandas中最重要的数据结构之一，类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。

要从字符串中提取数字并将其添加到新列中，可以使用Pandas的字符串处理功能和正则表达式。下面是一个完善且全面的答案：

概念： Python：一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点，广泛应用于各个领域的软件开发。 Pandas DF：Pandas是Python中的一个数据处理库，其中的DataFrame（DF）是Pandas中最重要的数据结构之一，类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。

分类： Python：编程语言。 Pandas DF：数据处理库和数据结构。

优势： Python：

1. 简洁易读：Python的语法简洁易读，使得代码编写更加高效。
2. 大量库支持：Python拥有丰富的第三方库，可以满足各种需求。
3. 跨平台：Python可以在多个操作系统上运行，具有很好的跨平台性。
4. 社区活跃：Python拥有庞大的开发者社区，可以获得大量的支持和资源。

Pandas DF：

1. 强大的数据处理能力：Pandas提供了丰富的数据处理功能，可以进行数据清洗、转换、分析等操作。
2. 高性能：Pandas使用了NumPy作为底层，具有高效的计算性能。
3. 灵活的数据结构：Pandas的DataFrame可以存储不同类型的数据，并且支持对数据进行灵活的操作和索引。
4. 易于使用：Pandas提供了简单易用的API，使得数据处理变得简单和快速。

应用场景： Python：

1. Web开发：Python可以用于开发Web应用程序，如Django和Flask等框架。
2. 数据分析：Python拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等，可以进行数据清洗、统计分析和可视化等操作。
3. 人工智能：Python在人工智能领域有广泛应用，如机器学习、深度学习和自然语言处理等。
4. 自动化脚本：Python可以编写自动化脚本，简化重复性工作。

Pandas DF：

1. 数据清洗：Pandas DF可以用于数据清洗，如去除重复值、处理缺失值等。
2. 数据转换：Pandas DF可以进行数据类型转换、数据重塑等操作。
3. 数据分析：Pandas DF提供了丰富的数据分析功能，如统计计算、分组聚合等。
4. 数据可视化：Pandas DF可以与Matplotlib等库结合，进行数据可视化。

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