Python | Pandas Series.str.match()

Pandas是Python中最受欢迎的数据处理库之一，它提供了广泛的基于数据的功能来操作和转换数据。在此之中，Series.str.match()是Pandas中的一个非常有用的字符串处理功能，它用于检查每个元素，以查看它是否与指定正则表达式的模式匹配。

语法

Series.str.match() 方法的语法如下所示：

Series.str.match(pat, case=True, flags=0, na=nan)

参数说明：

• pat：类型为字符串型数据，表示正则表达式中的模式。
• case：类型为布尔型数据，默认为True，表示是否执行区分大小写的匹配。
• flags：类型为整数型数据，默认为0，表示编译正则表达式时使用的标志。
• na：类型为字符串型数据，默认为NaN，表示在Series中替代NaN的值。

示例

假设我们有一个Series对象，并且我们想要检查每个元素是否包含字符串“abc”。

import pandas as pd
s = pd.Series(['abc', 'xyz', '123abc', 'abc123', 'abf'])

现在我们可以使用Series.str.match()方法并传递参数“abc”来检查每个元素是否以该字符串开头：

matched_s = s.str.match('abc')
print(matched_s)

输出结果如下：

0     True
1    False
2     True
3     True
4    False
dtype: bool

在上面的示例中，Series.str.match()方法返回一个布尔值的Series对象。检查每个元素是否以“abc”开头，并将结果作为布尔值返回，如果匹配则返回True，否则返回False。

案例

假设我们有一个数据框中的“Email”列，包含多个电子邮件地址。现在我们想要创建一个布尔值的Series对象，其中每个元素表示是否为公司电子邮件地址。

import pandas as pd

data = {'Name':['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Eva'],
        'Email':['alice@gmail.com', 'bob@yahoo.com', 'charlie@company.com', 'dave@company.com', 'eva@company.com']}

df = pd.DataFrame(data)

df['Is Company Email'] = df['Email'].str.match('.*@company.com')

print(df)

输出结果如下：

       Name                 Email  Is Company Email
0     Alice       alice@gmail.com             False
1       Bob         bob@yahoo.com             False
2   Charlie  charlie@company.com              True
3      Dave      dave@company.com              True
4       Eva       eva@company.com              True

在上面的示例中，我们使用Series.str.match()方法检查每个电子邮件地址是否属于公司电子邮件地址，并向数据框添加一个“Is Company Email”列以存储结果。在此过程中存储的结果将是布尔值，并且如果电子邮件地址符合公司电子邮件地址，则为True，否则为False。

总结

Pandas Series.str.match()方法可以用于检查每个元素是否与指定正则表达式中的模式匹配。您还可以使用此功能来创建新的Series对象或将结果存储到数据框中。在使用此功能时，您可以控制大小写敏感性和正则表达式标志等参数。