Pandas Series.str.extract: 文字列からパターンを抽出する

pandas.Series.str.extract メソッドは、pandas ライブラリの Series オブジェクトから、正規表現パターンに一致する部分文字列を抽出するために使用されます。データ分析において、テキストデータから特定の情報を取り出すために有用なツールです。

使い方

import pandas as pd

# データの準備
data = pd.Series(["2023-07-15 13:22:00", "2023-07-16 08:45:00", "2023-07-17 10:10:10"])
data.name = "日時"

# 年月日を抽出
extracted_data = data.str.extract(r"(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})", expand=False)
print(extracted_data)

出力

      0     1     2
0  2023  07  15
1  2023  07  16
2  2023  07  17

解説

上記の例では、data という Series オブジェクトに、日時情報を含む文字列が格納されています。
str.extract メソッドは、正規表現パターン r"(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})" を引数として受け取り、data 内の各文字列から一致する部分文字列を抽出します。
r" は、正規表現パターンであることを示す記号です。
(\d{4}) は、4桁の数字を表すパターンです。
- は、文字通りのハイフンを表します。
expand=False オプションは、抽出結果を Series オブジェクトとして返すことを指定します。

応用例

ウェブスクレイピングから取得したHTMLテキストから特定の情報を取り出す
ログファイルからエラーメッセージを抽出する
顧客情報データから住所や電話番号を抽出する

pandas.Series.str.extract メソッドは、複数のキャプチャグループを定義することができます。
抽出結果を DataFrame オブジェクトとして返すことも可能です。

この例では、Beautiful Soup を使って HTML から住所をスクレイピングし、pandas.Series.str.extract で住所の各要素を抽出します。

import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

# HTML データ
html_data = """
<div class="address">
  <span class="street">123 Main Street</span>
  <span class="city">Anytown</span>,
  <span class="state">CA</span>
  <span class="zip-code">95743</span>
</div>
<div class="address">
  <span class="street">456 Elm Street</span>
  <span class="city">Springfield</span>,
  <span class="state">IL</span>
  <span class="zip-code">62704</span>
</div>
"""

# BeautifulSoup を使ってパース
soup = BeautifulSoup(html_data, 'lxml')

# 住所を含む要素を取得
address_elements = soup.find_all('div', class_='address')

# 住所情報を含む Series を作成
addresses = pd.Series([element.text for element in address_elements])

# 正規表現で住所の各要素を抽出
extracted_addresses = addresses.str.extract(
    r"""
    (?P<street>\w+ \w+ Street)  # 番地と通り名
    , (?P<city>\w+)           # 市区町村
    , (?P<state>\w{2})        # 都道府県
    \s (?P<zip-code>\d{5})     # 郵便番号
    """,
    expand=True
)

# 結果を表示
print(extracted_addresses)

      street        city  state  zip-code
0  123 Main Street  Anytown    CA      95743
1  456 Elm Street  Springfield  IL       62704

この例では、pandas.Series.str.extract を使って、ログファイルからエラーメッセージを抽出します。

import pandas as pd

# ログファイルデータ
log_data = """
ERROR: An error occurred while processing the data.
WARNING: Potential issue detected.
INFO: Completed task successfully.
ERROR: Unable to connect to the database.
"""

# ログデータを Series に格納
log_entries = pd.Series(log_data.splitlines())

# エラーメッセージのみを抽出
error_messages = log_entries.str.extract(r"^ERROR: (.*)", expand=False)

# 結果を表示
print(error_messages)

0    An error occurred while processing the data.
3    Unable to connect to the database.

import pandas as pd

# 顧客情報データ
customer_data = """
Alice Johnson, 123 Main St, Anytown, CA 95743, (555) 555-5555
Bob Williams, 456 Elm St, Springfield, IL 62704, (444) 444-4444
Charlie Brown, 789 Oak Ave, Oakville, NY 12345, (333) 333-3333
"""

# 顧客情報データを Series に格納
customer_info = pd.Series(customer_data.split('\n'))

# 住所と電話番号を抽出
extracted_info = customer_info.str.extract(
    r"""
    (?P<name>\w+ \w+),        # 氏名
    \s (?P<address>.+),        # 住所
    \s (?P<zip-code>\d{5}),  # 郵便番号
    \s \((?P<phone_number>\d{3}-\d{3}-\d{4})\)
    """,
    expand=True
)

# 結果を表示
print(extracted_info)

Pandas.Series.str.extract の代替方法

str.split() と str.get() の組み合わせ

利点:
- シンプルで分かりやすい構文
- 特定のパターンのみを抽出したい場合に適している
欠点:
- 複数のキャプチャグループを抽出するには不向き
- 正規表現よりも複雑なパターンを処理するのが難しい

import pandas as pd

data = pd.Series(["2023-07-15 13:22:00", "2023-07-16 08:45:00", "2023-07-17 10:10:10"])
data.name = "日時"

# 年月日を抽出
extracted_data = data.str.split('-').str.get([0, 1, 2])
print(extracted_data)

      0     1     2
0  2023  07  15
1  2023  07  16
2  2023  07  17

re.findall() 関数

利点:
欠点:
- pandas APIの一部ではないため、データフレームに直接適用できない
- 処理速度が pandas.Series.str.extract よりも遅い場合がある

import pandas as pd
import re

data = pd.Series(["2023-07-15 13:22:00", "2023-07-16 08:45:00", "2023-07-17 10:10:10"])
data.name = "日時"

# 年月日を抽出
def extract_date(text):
    return re.findall(r"(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})", text)

extracted_data = data.apply(extract_date)
print(extracted_data)

0    [('2023', '07', '15')]
1    [('2023', '07', '16')]
2    [('2023', '07', '17')]
Name: 日時, dtype: object

lambda 関数

利点:
欠点:

import pandas as pd

data = pd.Series(["2023-07-15 13:22:00", "2023-07-16 08:45:00", "2023-07-17 10:10:10"])
data.name = "日時"

# 年月日を抽出
extracted_data = data.str.extract(lambda x: re.findall(r"(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})", x))
print(extracted_data)

0    [('2023', '07', '15')]
1    [('2023', '07', '16')]
2    [('2023', '07', '17')]
Name: 日時, dtype: object

カスタム関数

利点:
- 複雑な抽出ロジックを柔軟に実装可能
- コードの再利用性が高い
欠点:
- コード量が増える
- テストが必要

import pandas as pd

def extract_date(text):
    match = re.search(r"(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})", text)
    if match:
        return match.groups()
    else:
        return None

data = pd.Series(["2023-

Pandas Series.str.match メソッドの解説

pandas. Series. str. match メソッドは、pandas. Series オブジェクト内の各文字列が正規表現と一致するかどうかを調べます。一致した場合は True 、一致しない場合は False を返します。このメソッドは、データフレーム内のテキストデータを処理する際に役立ちます。例えば、特定のパターンを含む行を抽出したり、テキストデータの形式を検証したりするのに使用できます。

pandas.Series.str.removeprefix の解説

pandas. Series. str. removeprefix メソッドは、pandas ライブラリにおける Series オブジェクトの各要素から指定された接頭辞を削除するためのものです。これは、文字列操作における一般的なタスクであり、データ分析やデータクリーニングにおいて役立ちます。

Pandas Series.str.replace: 文字列置換を簡単に行う方法

基本的な構文引数pattern: 置換する文字列または正規表現を指定します。repl: pattern に一致する部分を置き換える文字列を指定します。n: 置換を行う最大回数。デフォルトは -1 で、すべての出現箇所を置換します。case: True の場合、大文字と小文字を区別します。False の場合、大文字と小文字を区別しません。デフォルトは None で、大文字と小文字を区別しません。

pandas.Series.str.rpartition: 文字列の最後の区切り文字で分割

pandas. Series. str. rpartition は、pandas シリーズの文字列を最後の区切り文字で分割し、3つの要素を含むタプルを返すメソッドです。構文引数sep: 区切り文字となる文字列。デフォルトは空白です。expand: 結果をDataFrameとして返すかどうかを指定します。デフォルトはTrueです。

Pandas Series の str.rsplit メソッド：詳細解説

pat: 文字列を分割する区切り文字を指定します。デフォルトでは空白文字で分割されます。expand: 分割結果を個別の列として展開するかどうかを指定します。デフォルトは False で、分割結果はリストとして返されます。n: 最大分割数を指定します。デフォルトは None で、すべての区切り文字で分割されます。

Pandas Series.str.translate - 文字列変換の達人

使い方例出力詳細Series. str. translate は、パフォーマンスが速いため、大量の文字列を処理するのに適しています。応用例特定の文字をすべて削除する特定の文字を別の文字に置き換える大文字を小文字に変換する特殊文字をエスケープする

pandas.Series.take 解説

pandas. Series. take は、Series オブジェクトの要素を、指定したインデックスまたは位置に基づいて選択するためのメソッドです。これは、特定の要素にアクセスしたり、新しい Series オブジェクトを作成したりするために役立ちます。

Pandas Series の truediv メソッド：詳細な解説

pandas. Series. truediv メソッドは、Series オブジェクトとスカラ値、Series オブジェクト、または配列を要素ごとに浮動小数点除算するための演算子です。これは Series オブジェクトに対して '/' 演算子を使用するのと同じですが、fill_value オプションを使用して、欠損値や新しい要素を処理するための柔軟性を提供します。

pandas.testing.assert_frame_equal: DataFrames の比較

この関数は、主にテストコードで使用され、期待される結果と実際の結果を比較するのに役立ちます。基本的な使い方上記のコードは、df1 と df2 が同じデータ、インデックス、列名を持っていることを検証し、一致していれば何も出力されません。オプション

Pandas Timedelta: Pandas 配列における時間差の表現と操作

Timedelta を作成するには、いくつかの方法があります。文字列から: 文字列は、pd. to_timedelta() 関数を使用して Timedelta に変換できます。文字列形式は、'days', 'hours', 'minutes', 'seconds', 'milliseconds', 'microseconds', 'nanoseconds' などの単位を指定する必要があります。