如何在Pandas中提取方括号内的数据？

你的正则表达式失败的核心原因是方括号[属于正则元字符，必须用反斜杠\转义后才能匹配实际的方括号字符。下面提供几种可行的解决方案：

方法1：使用str.extract（推荐，语法最简洁） #

extract可以直接提取正则捕获组的内容，无需额外处理结果：

import pandas as pd

# 构建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3],
    'col1': ['[2023/01/06:12:00:00 AM]', '[2023/01/06:12:00:00 AM]', '[2023/01/06:12:00:00 AM]']
})

# 提取括号内的内容
df['col1'] = df['col1'].str.extract(r'\[(.*?)\]')
print(df)

运行后输出：

ID                  col1
0   1  2023/01/06:12:00:00 AM
1   2  2023/01/06:12:00:00 AM
2   3  2023/01/06:12:00:00 AM

方法2：修正str.findall的正则表达式 #

将正则中的[转义为\[，同时处理findall返回的列表结果：

df['col1'] = df['col1'].str.findall(r'(?<=\[)([^\]]+)').str[0]

解释：(?<=\[)是转义后的正向预查，匹配左方括号之后的内容；[^\]]+匹配所有非右方括号的字符，最后用.str[0]取出列表中的唯一匹配项。

方法3：字符串切片（仅适用于格式完全统一的场景） #

如果可以确定所有col1的字符串都是以[开头、]结尾，可直接用切片去掉首尾字符：

df['col1'] = df['col1'].str[1:-1]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者unicorn