如何使用正则表达式？（节选自机器之心）

Posted 2021-05-02 張小帥0434

选自Dataquest

作者Alex Yang

机器之心编译

（节选）

正则表达式（regular expression）也被称为 RE、regex 和 regular pattern，这是一种让我们能快速筛查和分析文本的紧凑型语言。正则表达式始于 1956 年——Stephen Cole Kleene 创造了它并将其用于描述人类神经系统的 McCulloch-Pitts 模型。到了 60 年代，Ken Thompson 将这种标记方法添加到了一个类似 Windows 记事本的文本编辑器中，自那以后，正则表达式不断发展壮大。

正则表达式的一大关键特征是其经济实用的脚本。你甚至可以将其看作是代码中的捷径。没有它，我们就要码更多代码才能实现相同的功能。学习本教程需要基本的 Python 知识。如果你理解 if-else 语句、while 和 for 循环、列表（list）和字典（dictionary），你就能读懂本教程的大部分内容。你也需要一个代码编辑器，比如 Visual Code Studio、PyCharm 或 Atom。此外，了解一点 pandas 的基本知识会很有帮助，这样在我们解读每一行代码时你才不会迷失方向。如果你需要学学pandas，可以参考这个教程：https://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/ 

常见的正则表达式模式

我们在上面的 re.findall() 中使用的模式中包含一个完全拼写出来的字符串 From:。这在我们知道我们所要寻找的东西是什么时非常有用，可以确定到实际的字母以及大小写。如果我们不知道我们所想要的字符串的确切格式，我们将难以为继。幸运的是，正则表达式有解决这类情况的基本模式。我们看看本教程中会使用的一些模式：

• \w 匹配字母数字字符，即 a-z、A-Z 和 0-9，也会匹配下划线 _ 和连接号 –

• \d 匹配数字，即 0-9

• \s 匹配空白字符，包括制表符、换行符、回车符和空格符

• \S 匹配非空白字符

• . 匹配除换行符 \n 之外的任意字符

有了这些正则表达式模式，你就能在我们继续解释代码时很快理解。

然而我感觉这些都还远远不够吧

我之前在htrs实习的时候接触到的正则表达式模式可

比这还要更多一些嗯

* 匹配 0 个或更多个其左侧的模式的实例。也就是说它会查找重复的模式。当我们查找重复模式时，我们说我们的搜索是「贪婪匹配」。如果我们没有查找重复模式，我们可以说我们的搜索是「非贪婪匹配」或「懒惰匹配」。

match = re.findall("From:.*", fh)

for line in match:
 print(re.findall("\w\S*@.*\w", line))

看起来很简单，是不是？只是模式不一样而已。让我们详细看看。

for line in match:
 print(re.findall("\w\S*@", line))

for line in match:
 print(re.findall("@.*", line))

域名通常包含字母数字字符、句号，有时候还会有连接号。这很简单，一个 . 就行。为了实现贪婪搜索，我们使用 * 来延展。这让我们可以匹配直到该行结束的任意字符。

for line in match:
 print(re.findall("@.*\w", line))

看起来有些麻烦。实际上正则表达式确实需要花些时间才能熟练，但一旦你掌握了，在写分析字符串的代码时就会快很多。接下来，我们会介绍一些常见的 re 函数，这些函数在重新组织这个语料库时会很有用。

常见的正则表达式函数

re.findall() 毫无疑问非常有用，re 模块还提供了一些同样方便的函数，其中包括：

• re.search()

• re.split()

• re.sub()

我们先逐一介绍一下这些函数，然后再将它们用来整理笨重难读的语料库。

re.search()

re.findall() 匹配的是一个模式在一个字符串中的所有实例然后以列表的形式返回它们，而 re.search() 匹配的是一个模式在一个字符串中的第一个实例，然后以 re 匹配对象的形式返回它。

match = re.search("From:.*", fh)
print(type(match))
print(type(match.group()))
print(match)
print(match.group())

与 re.findall() 类似，re.search() 也有两个参数。第一个参数是所要匹配的模式，第二个是要在其中查找的字符串。这里为了简洁我们已经分配了 match 变量的结果。

我们还能看到 print(match) 会显示字符串以及除字符串本身之外的属性，而 print(match.group()) 只会显示字符串。

re.split()

address = re.findall("From:.*", fh)
for item in address:
 for line in re.findall("\w\S*@.*\w", item):
 username, domain_name = re.split("@", line)
 print("{}, {}".format(username, domain_name))

re.sub()

re.sub() 是另一个很好用的 re 函数。顾名思义，它的功能是替换一个字符串的一部分。举个例子：

sender = re.search("From:.*", fh)
address = sender.group()
email = re.sub("From", "Email", address)
print(address)
print(email)

其中第一行和第二行的任务我们之前已经见过。第三行我们在 address 上应用 re.sub()； address 是电子邮件标头中的完整的 From: 字段。

re.sub() 有三个参数。第一个是所要替换的子字符串，第二个是用来替换前者的字符串，第三个是主字符串本身。

re.search()    查找or搜索

re.split()        切分or分割

re.sub()         替换

其它资源

正则表达式自从生物学迈向工程领域之后，多年来发展迅速。现在，正则表达式已经在各种不同的编程语言中得到了应用，其中某些变体已经超越了其基本模式。在本教程中，我们使用Python进行了练习，如果你有进一步探索的兴趣，可以参阅这个帖子：https://stackoverflow.com/questions/4644847/list-of-all-regex-implementations。维基百科也有一个比较不同正则表达式引擎的表格：https://en.m.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_regular_expression_engines#Part_1 

一篇教程肯定不能说尽正则表达式的全部。完整参考可参阅 Python 的 re 模块的文档：https://docs.python.org/3/library/re.html。谷歌也有一个快速参考：https://developers.google.com/edu/python/regular-expressions

如果你需要数据集来做实验，Kaggle 和 StatsModels 很不错。

这里有个正则表达式快速参考表：https://github.com/dmikalova/sublime-cheat-sheets/blob/master/cheat-sheets/Regular%20Expressions.cheatsheet。这是为 Sublime 设计的，但对其它工具而言也很方便。

原文链接：https://www.dataquest.io/blog/regular-expressions-data-scientists/ 

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pandas 的正则表达式

现在我们已经有了正则表达式的基础，我们可以试试一些更高级的功能。但是，我们需要将正则表达式与 pandas Python 数据分析库结合起来。在将数据整理成整洁的表格（也称为 dataframe）方面，pandas 非常有用，而且还能让我们从不同的角度理解数据。与正则表达式那经济简练的代码结合到一起，就好像是用快刀切黄油——简单利落。

如果你之前从未用过 pandas，也不要担心。我们会一步步地介绍代码，这样你绝不会迷失方向。正如我们在引言中提到的那样，如果你想详细学习这个库，请访问那个教程。

我们可以通过 Anaconda 或 pip 获取 pandas，详情参阅安装指南：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/install.html 

使用正则表达式和 pandas 整理电子邮件

我们的语料库是包含了数千封电子邮件的单个文本文件。我们将使用正则表达式和 pandas 将每封电子邮件的各部分整理到合适的类别中，以便对该语料库的读取和分析更简单。

我们将会将每封电子邮件整理成以下类别：

• sender_name（发件人名称）

• recipient_name（收件人名称）

• date_sent（发送时间）

• subject（主题）

• email_body（邮件正文）

准备脚本

我们上面已经了解过了一个简单的脚本。接下来让我们从头开始，了解如何将它们聚合到一起。

import re
import pandas as pd
import email

emails = []

fh = open(r"test_emails.txt", "r").read()

首先在脚本最上面，我们按照标准惯例导入 re 和 pandas。我们也导入了 Python 的 email 包，电子邮件正文的处理尤其需要这个包。如果只使用正则表达式，那么电子邮件正文处理起来会相当复杂，甚至可能还需要一篇单独的教程才能说请。所以我们使用开发优良的 email 包来节省时间，让我们专注学习正则表达式。

接下来我们创建一个空列表 emails，用来存储字典。每个字典都将包含每封电子邮件的细节。

我们经常把代码的结果显示在屏幕上，以了解代码正确或出错的位置。但是，因为数据集中存在数千封电子邮件，所以这会在屏幕上打印出数千行，从而让本教程臃肿不堪。我们肯定不想不断滚动数千行结果。因此，正如我们在本教程开始时做的那样，我们打开并阅读一个语料库的缩短版。我们是通过人工的方式专为本教程准备的。但你自己练习的时候可以使用实际的数据集。每当你运行 print() 函数时，你都能在几秒之内在屏幕上看到数千行结果。

现在，开始使用正则表达式。

contents = re.split(r"From r", fh)
contents.pop(0)

我们使用 re 模块的 split 函数来将 fh 中的整个文本块分割成单独的电子邮件构成的列表，我们将其分配给变量 contents。这很重要，因为我们希望通过一个 for 循环遍历这个列表，一封封地处理邮件。但我们怎么知道如何通过字符串 From r 来进行分割？因为我们在写这个脚本之前先查看了文件。我们不必仔细阅览这里的数千封邮件。只需看看前面几封邮件，了解一下其数据结构即可。可以看到，每封电子之前都有字符串 From r。我们给这个文本文件截了个图：

「From r」起头的电子邮件

绿色区域是第一封邮件，蓝色区域是第二封邮件。可以看到，这两封邮件都是以 From r 开始的（红框所示）。

还要注意，我们使用了 contents.pop(0) 来避开列表中的第一个元素。这是因为 From r 也在第一封电子邮件之前。当分割该字符串时，它会在索引 0 的位置产生一个空字符串。我们即将编写的脚本是为电子邮件设计的。如果用它来操作空字符串，可能会报错。避开空字符串能让我们避开会造成脚本执行中断的错误。

现在，我们处理 contents 列表中的电子邮件。

for item in contents:
 emails_dict = {}

这是一个三步式的过程。首先从查找 From: 字段开始。

for item in contents: # First two lines again so that Jupyter runs the code.
 emails_dict = {}

# Find sender's email address and name.

 # Step 1: find the whole line beginning with "From:".
 sender = re.search(r"From:.*", item)

第 1 步，使用 re.search() 函数查找整个 From: 字段。. 代表除 \n 之外的任意字符，* 将其延展到这一行的末尾。然后我们将其分配给变量 sender

但是，数据并不总是简单直观的，也可能有意外情况。比如，要是没有 From: 字符呢？这个脚本会报错并且中断。我们在第 2 步预先排除这种情况。

# Step 2: find the email address and name.
if sender is not None:
 s_email = re.search(r"\w\S*@.*\w", sender.group())
 s_name = re.search(r":.*<", sender.group())
else:
 s_email = None
 s_name = None

为了避免因缺失 From: 字段而出错，我们使用 if 语句检查 sender 是否不为 None。如果是 None，则为 s_email 和 s_name 分配 None 值，这样这个脚本就不会意外中断了。

尽管本教程中使用正则表达式（和下面的 pandas）时看起来相当简单，但你的实际体验可能不会这么好。比如，我们看起来自然地使用了 if-else 语句来检查数据是否存在。但实际上，我们知道这一点的原因是我们在这个语料库上尝试了很多次这个脚本。编写代码是一个迭代式的过程。需要指出，就算教程看起来是一次成型的，但实际操作起来涉及到很多实验过程。

现在让我们显示结果，看看代码的效果。

print("sender type: " + str(type(sender)))
print("sender.group() type: " + str(type(sender.group())))
print("sender: " + str(sender))
print("sender.group(): " + str(sender.group()))
print("\n")

注意，在每次应用 re.search() 时，我们不使用 sender 作为要搜索的字符串。我们打印了 sender 和 sender.group() 的类型以便了解它们的不同。看起来 sender 是一个 re 匹配对象，所以不能用 re.search() 进行搜索。但是，sender.group() 是一个字符串，正好适合 re.search() 处理。

让我们看看 s_email 和 s_name 是怎样的。

print(s_email)
print(s_name)

同样是匹配对象。每当我们对字符串应用 re.search() 时，都会得到匹配对象。我们必须将其转换成字符串对象。

在我们做这件事之前，要记得如果没有 From: 字段，sender 的值是 None；因此 s_email 和 s_name 的值也是 None。因此，我们必须再次检查这个情况，让该脚本不会意外中断。首先来看如何使用 s_email 来构建代码。

# Step 3A: assign email address as string to a variable.
if s_email is not None:
 sender_email = s_email.group()
else:
 sender_email = None

# Add email address to dictionary.
emails_dict["sender_email"] = sender_email

在第 3A 步，我们使用一个 if 语句来检查 s_email 是否不是 None，否则它会报错并中断脚本。

然后，我们将 s_email 匹配对象转换成字符串并分配给变量 sender_email。我们将其添加到 emails_dict 字典，这让我们之后可以非常轻松地将这些细节变成 pandas dataframe。

我们在第 3B 步为 s_name 做几乎一样的事情。

# Step 3B: remove unwanted substrings, assign to variable.
if s_name is not None:
 sender_name = re.sub("\s*<", "", re.sub(":\s*", "", s_name.group()))
else:
 sender_name = None

# Add sender's name to dictionary.
emails_dict["sender_name"] = sender_name

正如我们之前的做法，我们首先检查 s_name 是否不是 None。

然后，我们使用 re 模块的 re.sub() 函数两次，之后再将所得到的字符串分配给一个变量。在第一次使用 re.sub() 时，我们移除冒号以及其和名称之间的任何空格字符。我们使用空字符串 "" 替换 :\s* 即可实现。然后我们移除名称另一边的空格字符和尖括号，同样用一个空字符串替换它。最后，在将其分配给变量 sender_name 后，我们将其添加到字典。

检查结果：

print(sender_email)
print(sender_name)

首先，我们查找 To: 字段。

recipient = re.search(r"To:.*", item)

接下来，我们预先设定好 recipient 为 None 的情况。

if recipient is not None:
 r_email = re.search(r"\w\S*@.*\w", recipient.group())
 r_name = re.search(r":.*<", recipient.group())
else:
 r_email = None
 r_name = None

然后，我们将匹配对象变成字符串，并将它们加入字典。

if r_email is not None:
 recipient_email = r_email.group()
else:
 recipient_email = None

emails_dict["recipient_email"] = recipient_email

if r_name is not None:
 recipient_name = re.sub("\s*<", "", re.sub(":\s*", "", r_name.group()))
else:
 recipient_name = None

emails_dict["recipient_name"] = recipient_name

因为 From: 和 To: 字段的结构是一样的，所以我们可以为两者使用同样的代码——只需针对性地稍微调整一下即可。

获取电子邮件日期

现在获取电子邮件的发送日期：

for item in contents: # First two lines again so that Jupyter runs the code.
 emails_dict = {}

 date_field = re.search(r"Date:.*", item)

我们使用获取 From: 和 To: 字段一样的代码来获取 Date: 字段。而且和上面的操作一样，我们要检查赋值为 date_field 的 Date: 字段是否为 None。

if date_field is not None:
 date = re.search(r"\d+\s\w+\s\d+", date_field.group())
else:
 date = None

print(date_field.group())

日期是以一个数字开始的。因此我们使用 \d 表示它。但是，DD 部分的日期可能是一个数字，也可能是两个数字。因此这里的 + 号就很重要了。在正则表达式中，+ 匹配 1 个或多个其左侧模式的实例。因此 \d+ 可以匹配 DD 部分，不管是一个数字还是两个数字。

在那之后，有一个空格。用 \s 代表，可以查找空白字符。月份由三个字母组成，因此用 \w+。然后是另一个空格 \s。年份由数字组成，所以再次使用 \d+。

完整的模式 \d+\s\w+\s\d+ 是有效的，因为它是两边都有空白字符的精确模式。

接下来，我们想之前一样检查 None 值。

if date is not None:
 date_sent = date.group()
 date_star = date_star_test.group()
else:
 date_sent = None

emails_dict["date_sent"] = date_sent

如果 date 不是 None，我们就将其从匹配对象变成字符，并分配给变量 date_sent。然后插入字典。

在继续前进之前，我们应该指出：+ 和 * 看起来相似但结果非常不同。我们以这里的日期字符串为例看看。

date = re.search(r"\d+\s\w+\s\d+", date_field.group())

# What happens when we use * instead?
date_star_test = re.search(r"\d*\s\w*\s\d*", date_field.group())

date_sent = date.group()
date_star = date_star_test.group()

print(date_sent)
print(date_star)

如果我们使用 *，我们会匹配 0 或更多个实例；而 + 是匹配 1 或多个实例。我们显示了两种情况的结果。差距很大。如你所见 + 得到了完整的日期，而 * 则得到了一个空格和数字 1.

接下来，获取电子邮件的主题行。

获取电子邮件主题

和之前一样，我们使用同样的代码和代码结构来获取我们所需的信息。

for item in contents: # First two lines again so that Jupyter runs the code.
 emails_dict = {}

 subject_field = re.search(r"Subject: .*", item)

 if subject_field is not None:
 subject = re.sub(r"Subject: ", "", subject_field.group())
 else:
 subject = None

 emails_dict["subject"] = subject

我们越来越熟悉使用正则表达式了。这和之前的代码基本一样，只是我们使用空字符串替换了 "Subject: "，以便只得到主题本身。

获取电子邮件正文

我们的字典要插入的最后一项是电子邮件正文。

full_email = email.message_from_string(item)
body = full_email.get_payload()
emails_dict["email_body"] = body

将邮件标头与正文分开是一项很复杂的任务，尤其是当很多标头都不一样时。在原始的未整理的数据中，一致的情况很少见。幸运的是，这项工作已经被完成了。Python 的 email 包非常适合这项任务。我们之前已经导入了这个包。现在我们将 message_from_string() 应用在 item 上，将整封电子邮件变成一个 email 消息对象。消息对象包含一个标头和一个 payload，分别对应电子邮件的标头和正文。

接下来，我们在这个消息对象上应用 get_payload() 函数。这个函数可以分离出电子邮件的主体。我们将其分配给变量 body，然后插入到我们的 emails_dict 字典中的 "email_body" 下。

为什么为正文使用 email 包，而不是正则表达式

你可能会问：为什么要使用 email 包，而不使用正则表达式？因为目前来看，如果没有大量数据清理工作，使用正则表达式还不能很好地做到这一点。这意味着需要另外一些代码，还需要再写一个教程才能说请。

但值得说明一下我们做出这个决定的方式。但是，首先我们需要了解一下方括号 [ ] 在正则表达式中的含义。

[ ] 匹配放置于其中的任意字符。比如如果我们想在一个字符串中查找 a、b 或 c，我们可以使用 [abc] 作为模式。我们前面讨论的模式也适用。[\w\s] 是查找字母数字或空白字符。但 . 是例外，它在 [ ] 中就表示句号。

现在我们可以更好地理解我们使用 email 包的原因了。

看一看这个数据集，可以发现这个电子邮件标头终止于 "Status: 0" 或 "Status: R0"；而正文在下一封电子邮件的 "From r" 字符串之前终止。因此我们可以使用 Status:\s*\w*\n*[\s\S]*From\sr* 来获取电子邮件正文。[\s\S]* 可用于大量文本、数字和标点符号构成的字符串，因为它既能搜索空白字符，也能搜索非空白字符。

不幸的是，有些邮件包含不止一个 Status: 字符串，还有一些邮件不包含 From r。这意味着我们分割得到的电子邮件数量会多于或少于电子邮件列表字典的数量。就会与我们已经得到的其它类别不匹配。这会在使用 pandas 时出现问题。因此，我们选择使用 email 包。

创建字典列表

最后，将字典 emails_dict 附加到 emails 列表之后：

emails.append(emails_dict)

你可能需要输出显示看看 emails 列表，看看效果。你也可以运行 print(len(emails_dict)) 来了解列表中有多少字典，即电子邮件。正如我们之前提到的，完整的语料库包含 3977 个。我们的小测试文件包含 7 个。以下是完整代码：

import re
import pandas as pd
import email

emails = []

fh = open(r"test_emails.txt", "r").read()

contents = re.split(r"From r",fh)
contents.pop(0)

for item in contents:
 emails_dict = {}

 sender = re.search(r"From:.*", item)

 if sender is not None:
 s_email = re.search(r"\w\S*@.*\w", sender.group())
 s_name = re.search(r":.*<", sender.group())
 else:
 s_email = None
 s_name = None

 if s_email is not None:
 sender_email = s_email.group()
 else:
 sender_email = None

 emails_dict["sender_email"] = sender_email

 if s_name is not None:
 sender_name = re.sub("\s*<", "", re.sub(":\s*", "", s_name.group()))
 else:
 sender_name = None

 emails_dict["sender_name"] = sender_name

 recipient = re.search(r"To:.*", item)

 if recipient is not None:
 r_email = re.search(r"\w\S*@.*\w", recipient.group())
 r_name = re.search(r":.*<", recipient.group())
 else:
 r_email = None
 r_name = None

 if r_email is not None:
 recipient_email = r_email.group()
 else:
 recipient_email = None

 emails_dict["recipient_email"] = recipient_email

 if r_name is not None:
 recipient_name = re.sub("\s*<", "", re.sub(":\s*", "", r_name.group()))
 else:
 recipient_name = None

 emails_dict["recipient_name"] = recipient_name

 date_field = re.search(r"Date:.*", item)

 if date_field is not None:
 date = re.search(r"\d+\s\w+\s\d+", date_field.group())
 else:
 date = None

 if date is not None:
 date_sent = date.group()
 else:
 date_sent = None

 emails_dict["date_sent"] = date_sent

 subject_field = re.search(r"Subject: .*", item)

 if subject_field is not None:
 subject = re.sub(r"Subject: ", "", subject_field.group())
 else:
 subject = None

 emails_dict["subject"] = subject

 # "item" substituted with "email content here" so full email not displayed.

 full_email = email.message_from_string(item)
 body = full_email.get_payload()
 emails_dict["email_body"] = "email body here"

 emails.append(emails_dict)

# Print number of dictionaries, and hence, emails, in the list.
print("Number of emails: " + str(len(emails_dict)))

print("\n")

# Print first item in the emails list to see how it looks.
for key, value in emails[0].items():
 print(str(key) + ": " + str(emails[0][key]))

我们已经输出显示了 emails 列表中的第一项，显然这是带有 key 和值配对的字典。因为我们使用了 for 训练，所以每个字典都有相同的 key 和不同的值。

我们使用 email content here 替换了 item，这样我们就无需输出所有电子邮件来占领我们的屏幕了。如果你在操作实际数据集这样显示，你会看到整个电子邮件。

使用 pandas 操作数据

将字典放入列表后，我们就能使用 pandas 库来轻松操作这些数据了。每个 key 都会成为一个列标题，每个值都是一列中的一行。

我们只需应用这些代码：

import pandas as pd # Module imported above, imported again as reminder.
emails_df = pd.DataFrame(emails)

只需一行代码，我们就使用 pandas 的 DataFrame() 函数将 emails 字典列表变成了一个 dataframe。我们也为其分配了一个变量。

完成了。现在我们有了复杂精细的 pandas dataframe。这是一个简练整洁的表格，包含了我们从这些电子邮件中提取的所有信息。

让我们看看前面几行：

pd.DataFrame.head(emails_df, n=3)

dataframe.head() 函数只会展示前面几行，而不会展示整个数据集。它有一个参数。还有一个可选参数可以指定所要展示的行数。这里 n=3 表示我们想看 3 行。

我们也可以精确查找我们想要的东西。比如，我们可以查找所有来自特定域名的邮件。但是，让我们学习另一个正则表达式模式以提升我们查找所需项的准确性。

竖线符号 | 会查找其两边的字符，比如 a|b 会查找 a 或 b。

| 看起来似乎和 [ ] 一样，但实际并不一样。假如我们要查找 crab 或 lobster 或 isopod，那么使用 crab|lobster|isopod 会比使用 [crablobsterisopod] 要合理得多。前者是查找其中每个词，而后者是搜索其中每个字母。

现在我们使用 | 来查找来自一个域名或另一个域名的电子邮件。

emails_df[emails_df["sender_email"].str.contains("maktoob|spinfinder")]

这是一行相当长的代码。让我们从内部开始解读。

emails_df['sender_email'] 是选择有 sender_email 标签的一列。接下来，str.contains(maktoob|spinfinder) 是指如果在该列中找到了 maktoob 或 spinfinder，则返回 Ture。最后，外围的 emails_df[] 返回一个行视图，其中 sender_email 列包含了目标子字符串。干的漂亮！

我们也可以查看每个单元格的电子邮件。要做到这一点，我们要做 4 步。第 1 步，查找 sender_email 列中包含 @maktoob 字符串的行的索引。注意我们使用正则表达式的方式。

# Step 1: find the index where the "sender_email" column contains "@maktoob.com".
index = emails_df[emails_df["sender_email"].str.contains(r"\w\S*@maktoob.com")].index.values

# Step 2: use the index to find the value of the cell in the "sender_email" column.
# The result is returned as pandas Series object
address_Series = emails_df.loc[index]["sender_email"]
print(address_Series)
print(type(address_Series))

# Step 3: extract the email address, which is at index 0 in the Series object.
address_string = address_Series[0]
print(address_string)
print(type(address_string))

第 4 步，提取电子邮件正文。

# Step 4: find the value of the "email_body" column where the "sender email" column is address_string.
print(emails_df[emails_df["sender_email"] == address_string]["email_body"].values)

在第 4 步中，emails_df['sender_email'] == "[e-mail]" 是查找 sender_email 列中包含 [e-mail] 的行。接下来，['email_body'].values 查找对应行的 email_body 列。最后，得到结果值。

可以看到，使用正则表达式的方式多种多样，而且能很好地与 pandas 搭配使用。

【使用正则表达式和 pandas 整理电子邮件】 这部分没咋仔细看

我特么的要饿死了

但是我不能多吃

吃太多的话下午又要昏睡到lib闭馆

所以我可以出去买

一个假的缙云烧饼+一个711金枪鱼饭团

实在不行别的饭团也ok

反正金枪鱼也不是什么正经金枪鱼