如何在Python中仅从正则表达式中提取一个字符串？

我一直在尝试使用Python为自己构建一个简单的帐户管理类应用程序，它将从我的手机中读取短信，并根据一些正则表达式模式提取信息

我编写了一个复杂的正则表达式模式，并对其进行了测试。 例如：

然而，当我尝试在Python中使用str.extract（）方法执行同样的操作时，我得到的是一个数据帧，每个组都有一列

Python代码如下所示：

all_sms=pd.read_csv("all_sms.csv")

pattern = '(account|a\/c|ac|from|acct|savings|credit in|ac\/|sb\-|acc|a\/c)(\s|\.|\-)*(no|number)*(\.|\s|:)*\s*(ending)*\s*(((n{1,}|x{1,}|[0-9]+|\*{1,}))+)\-*((n{1,}|x{1,}|[0-9]+|\*{1,}|\s))*\-*([0-9]*)'

test = all_sms.extract(pattern, expand = False)

上述消息的python代码输出：

0           from
1               
2            NaN
3            NaN
4            NaN
5     ******1234
6           1234
7           1234
8               
9               
10              

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我对Python非常陌生，并试图通过亲身体验来学习，如果有人能指出我在这方面的错误，那将非常有帮助。

在深入研究正则表达式模式之前，您应该了解使用它的原因 熊猫。Pandas适用于数据分析（因此适用于您的问题） 但这里似乎有点过分了

如果你是初学者，我建议你坚持使用纯python，而不是因为熊猫 这很复杂，但因为了解python标准库将有助于您 从长远来看。如果你现在跳过基本的步骤，从长远来看，这可能会伤害你

考虑到你将要使用蟒蛇3（没有熊猫），我将继续 如下:

这不一定能解决您的复制粘贴问题，但这可能会给您一个

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一个更简单的解决问题的方法的想法。

在深入研究正则表达式模式之前，你应该理解为什么要使用正则表达式 熊猫。Pandas适用于数据分析（因此适用于您的问题） 但这里似乎有点过分了

如果你是初学者，我建议你坚持使用纯python，而不是因为熊猫 这很复杂，但因为了解python标准库将有助于您 从长远来看。如果你现在跳过基本的步骤，从长远来看，这可能会伤害你

考虑到你将要使用蟒蛇3（没有熊猫），我将继续 如下:

这不一定能解决您的复制粘贴问题，但这可能会给您一个

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想一个更简单的方法来解决你的问题。< /p>把代码> >：< /代码>在每个未逃逸<代码>（< /代码>。删除冗余捕获组。如果这是关于特定语言放在代码> >：<代码> >每个未逃出<代码>之后，考虑使用语言标记。（< /代码>删除多余的捕获组。如果这是关于特定语言文字的详细答案和解释，请考虑使用一个语言标记。现在试着坚持一些基本知识：）谢谢你的详细回答和解释。现在试着坚持一些基本知识：

0           from
1               
2            NaN
3            NaN
4            NaN
5     ******1234
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# Needed imports from standard library.
import csv
import re

# Declare the constants of my tiny program.
PATTERN = '(account|a\/c|ac|from|acct|savings|credit in|ac\/|sb\-|acc|a\/c)(\s|\.|\-)*(no|number)*(\.|\s|:)*\s*(ending)*\s*(((n{1,}|x{1,}|[0-9]+|\*{1,}))+)\-*((n{1,}|x{1,}|[0-9]+|\*{1,}|\s))*\-*([0-9]*)'
COMPILED_REGEX = re.compile(PATTERN)

# This list will store the matched regex.
found_regexes = list()

# Do the necessary loading to enable searching for the regex.
with open('mysmspath.csv', newline='') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=' ', quotechar='"')
    # Iterate over rows in your csv file.
    for row in csv_reader:
        match = COMPILED_REGEX.search(row)
        if match:
            found_regexes.append(row)

print(found_regexes)