如何处理pandas中str.extract中的嵌套括号？
How to cope with nested parenthesis in str.extract in pandas?
我有如下一段代码：
df['hms'].str.extract('([0-9]{2}\_[0-9]{2}\_[0-9]{2}\_)')
其中列中的字符串类似于：“12_31_31_”（实际上是一个时间戳）。上面的代码有效，但是我想做的是将模式 ([0-9]{2}\_[0-9]{2}\_[0-9]{2}\_) 重新定义为 ([0-9]{2}\_){3}。代码将是：
display(df['event_id'].str.extract('([0-9]{2}\_){3}'))
但是匹配会导致 21_ 或类似的东西。
示例代码：
test = pd.Series(['12_41_15_asds', '41_14_11_adfsag'])
test.str.extract('([0-9]{2}\_){3}')
我认为这个模式失败了，因为他们只看内括号，但是如果我需要在所有内容周围添加一个额外的括号，我会得到两列。有办法解决这个问题吗？
您可以使用双括号，但将内部括号设为非捕获：
test.str.extract('((?:\d{2}\_){3})')
其中 (?: ... ) 标记一个非捕获组。
我有如下一段代码：
df['hms'].str.extract('([0-9]{2}\_[0-9]{2}\_[0-9]{2}\_)')
其中列中的字符串类似于：“12_31_31_”（实际上是一个时间戳）。上面的代码有效，但是我想做的是将模式 ([0-9]{2}\_[0-9]{2}\_[0-9]{2}\_) 重新定义为 ([0-9]{2}\_){3}。代码将是：
display(df['event_id'].str.extract('([0-9]{2}\_){3}'))
但是匹配会导致 21_ 或类似的东西。
示例代码：
test = pd.Series(['12_41_15_asds', '41_14_11_adfsag'])
test.str.extract('([0-9]{2}\_){3}')
我认为这个模式失败了，因为他们只看内括号，但是如果我需要在所有内容周围添加一个额外的括号，我会得到两列。有办法解决这个问题吗？
您可以使用双括号，但将内部括号设为非捕获：
test.str.extract('((?:\d{2}\_){3})')
其中 (?: ... ) 标记一个非捕获组。