在数据分析和处理过程中，我们经常需要从非结构化的文本数据中提取特定信息，并将其与其他字符串拼接，以生成新的、结构化的描述性字段。例如，从包含项目描述的字符串中提取版本号或阶段号，并将其与预设文本组合成一个新的分类字段。本文将详细介绍如何使用pandas的字符串（str）访问器结合正则表达式来实现这一目标，主要涵盖str.findall、str.extract和str.replace三种方法。
准备工作
首先，我们创建一个示例Pandas DataFrame，其中包含一个需要处理的文本列。
import pandas as pd
import re
# 示例数据
data = {
'PROJEKT[BEZEICHNUNG]': [
'项目A 版本8 阶段4',
'项目B 版本8 阶段5',
'项目C 版本7 阶段5',
'项目D 版本7 阶段4',
'项目E 版本9 阶段3',
'无有效数字描述', # 用于演示无匹配情况
'特殊格式版本10 阶段12' # 用于演示多位数提取
]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始DataFrame:")
print(df)
print("-" * 30)方法一：使用 str.findall 结合 str 索引
str.findall(pattern) 方法会在Series的每个字符串中查找所有与正则表达式pattern匹配的非重叠项，并返回一个列表。如果需要提取多个数字并分别使用，可以通过Series的str访问器进一步索引这些列表中的元素。
步骤：
- 使用str.findall(r'\d+')提取所有连续的数字序列。
- 通过Series.str[index]访问每个列表中的特定元素。
- 将提取的数字与固定文本拼接。
# 1. 使用 str.findall 提取所有数字
# 结果将是一个Series，其中每个元素是一个包含所有匹配数字的列表
match_lists = df['PROJEKT[BEZEICHNUNG]'].str.findall(r'\d+')
print("使用 str.findall 提取的数字列表:")
print(match_lists)
print("-" * 30)
# 2. 访问列表中的元素并进行拼接
# 注意：如果某个列表为空或元素不足，访问会出错。
# 我们可以使用 .fillna('') 或其他策略处理，这里为了演示先假设数据完整。
# 对于 '无有效数字描述' 这一行，match_lists.str[0] 和 match_lists.str[1] 会得到 NaN。
# 在拼接时，NaN 会导致整个字符串变成 NaN。
df['EINGRUPPIERUNG_Method1'] = 'P' + match_lists.str[0].fillna('') + ' Stufe ' + match_lists.str[1].fillna('')
print("使用 str.findall 和 str 索引创建的新列:")
print(df[['PROJEKT[BEZEICHNUNG]', 'EINGRUPPIERUNG_Method1']])
print("-" * 30)注意事项：
- str.findall 返回的是列表的Series。如果某个字符串没有匹配项，对应的列表将为空。
- 直接使用match_lists.str[0]等访问时，如果列表为空或索引超出范围，将返回NaN。在拼接前，需要使用.fillna('')或其他方法处理这些NaN值，否则结果字符串也会变成NaN。
方法二：使用 str.extract 进行结构化提取
str.extract(pattern) 方法更适合于从字符串中提取具有特定结构（由正则表达式的捕获组定义）的数据。它会返回一个DataFrame，其中每个捕获组对应一列，这使得访问和组合提取的数据变得更加直观和安全。
步骤：
- 构建包含捕获组的正则表达式，例如 r'(\d+).*?(\d+)'。
- 使用str.extract()提取数据，结果是一个DataFrame。
- 直接通过列名或索引访问提取的列，并进行拼接。
# 1. 使用 str.extract 提取捕获组
# 正则表达式 r'(\d+).*?(\d+)' 匹配第一个数字序列和第二个数字序列
# .*? 表示非贪婪匹配任意字符，直到下一个数字序列
extracted_df = df['PROJEKT[BEZEICHNUNG]'].str.extract(r'(\d+).*?(\d+)')
print("使用 str.extract 提取的DataFrame:")
print(extracted_df)
print("-" * 30)
# 2. 访问提取的列并进行拼接
# extracted_df 的列名默认为 0, 1, ...
df['EINGRUPPIERUNG_Method2'] = 'P' + extracted_df[0].fillna('') + ' Stufe ' + extracted_df[1].fillna('')
print("使用 str.extract 创建的新列:")
print(df[['PROJEKT[BEZEICHNUNG]', 'EINGRUPPIERUNG_Method2']])
print("-" * 30)注意事项：
- str.extract返回的是DataFrame，即使只有一个捕获组也会返回单列DataFrame。
- 如果字符串不匹配正则表达式，对应的行在extracted_df中将全部为NaN。在拼接时，同样需要使用.fillna('')进行处理。
- expand=True是默认行为，返回DataFrame；expand=False会返回Series，其中每个元素是一个元组。通常，对于多个捕获组，expand=True更方便。
方法三：使用 str.replace 进行一步式转换
str.replace(pattern, repl, regex=True) 方法可以在一个步骤内完成匹配和替换。如果替换字符串repl中包含反向引用（如, ），则可以直接将捕获组的内容插入到替换字符串中，实现一步到位的数据转换。
步骤：
- 构建包含捕获组的正则表达式。
- 构建替换字符串，使用反向引用\1、\2等来引用捕获组的内容。
- 直接使用str.replace()进行替换。
# 1. 使用 str.replace 结合反向引用进行替换
# 正则表达式 r'.*?(\d+).*?(\d+).*?' 匹配整个字符串，并捕获两个数字序列
# 替换字符串 r'P\1 Stufe \2' 将捕获的数字插入到指定位置
df['EINGRUPPIERUNG_Method3'] = df['PROJEKT[BEZEICHNUNG]'].str.replace(
r'.*?(\d+).*?(\d+).*?',
r'P\1 Stufe \2',
regex=True
)
# 处理未匹配项：str.replace 如果不匹配，则不进行替换，保持原样。
# 如果我们希望未匹配项变成空字符串或特定值，需要额外处理。
# 例如，可以先用fillna('')处理，或在替换后再次检查。
# 这里为了演示，我们先展示替换结果。
# 对于 '无有效数字描述' 这一行，由于不匹配正则表达式，它将保持原样。
# 如果需要将其转换为 NaN 或空字符串，可以进行后续处理，例如：
# df.loc[~df['PROJEKT[BEZEZEICHNUNG]'].str.contains(r'\d+.*?(\d+)'), 'EINGRUPPIERUNG_Method3'] = ''
print("使用 str.replace 创建的新列:")
print(df[['PROJEKT[BEZEICHNUNG]', 'EINGRUPPIERUNG_Method3']])
print("-" * 30)注意事项：
- str.replace在不匹配时不会改变原始字符串。如果需要将未匹配的行转换为NaN或空字符串，需要额外的逻辑。
- 此方法非常简洁，适合于直接将原始字符串转换为目标格式的场景。
总结与最佳实践
本文介绍了在Pandas中结合正则表达式从文本列中提取数字并组合字符串的三种主要方法：str.findall结合str索引、str.extract和str.replace。
- str.findall + str 索引：适用于需要获取所有匹配项的列表，并根据索引分别使用的场景。需要注意处理列表为空或索引越界的情况。
- str.extract：最推荐的方法，特别是在需要提取多个捕获组并将其作为独立列处理时。它返回一个DataFrame，结构清晰，便于后续操作。对未匹配项的处理结果是NaN，易于识别和处理。
- str.replace：最简洁的方法，适用于通过正则表达式一步到位地将原始字符串转换为目标格式。需要注意未匹配项的处理逻辑。
选择哪种方法取决于具体需求：
- 如果需要灵活地处理提取到的数字，或者数字的数量不固定，str.findall可能更合适。
- 如果数字的位置和结构相对固定，且需要提取多个明确的“字段”，str.extract是最佳选择，它提供了最结构化的输出。
- 如果目标是直接将原始字符串转换成一种新格式，并且这种转换可以通过正则表达式的替换模式实现，那么str.replace将是最简洁高效的。
通用注意事项：
- 正则表达式的精度：确保正则表达式能够准确匹配目标数字，同时避免误匹配。
- 空值/无匹配处理：无论使用哪种方法，都要考虑当原始字符串中没有匹配项时如何处理。str.findall会返回空列表，str.extract会返回NaN，str.replace则会保留原字符串。在最终拼接或赋值前，通常需要使用.fillna('')或其他策略来确保数据类型一致性或预期行为。
- 性能：Pandas的str访问器方法都是矢量化操作，通常比使用.apply()结合Python循环或列表推导式更高效。
- 数据类型：提取的数字通常是字符串类型。如果需要进行数值计算，记得使用.astype(int)或.astype(float)进行类型转换。
通过灵活运用这些Pandas功能，可以高效地完成复杂的文本数据清洗和转换任务。
