Python 如何从对象数据类型中提取特定的单词/数值？

我正在尝试使用python（无关）为我的公司自动化一些东西，这就是我的问题所在。 首先，我正在从邮箱中的特定文件夹创建数据帧。（在此之前没有问题）

范围索引：36个条目，0到35
数据列（共6列）：
#列非空计数数据类型
---  ------         --------------  -----         
0未命名：0 36非空int64
1日期36非空datetime64[ns]
2主题36非空对象
3.36非空对象
4 Body 36非空对象
5 OpportunityID 36非空对象
数据类型：datetime64[ns]（1）、int64（1）、object（4）
内存使用率：1.8+KB

正文栏包含电子邮件线索（很长）；但所有这些线索都包含我关心的两条基本信息：

每个电子邮件正文都包含一个“Opportunity ID:12345678（正好8个字母长度）”

下列选项中的一个词：

Won/Won/Lost/Lost/Active/Active/Hold/Hold

我希望能够将这两条信息从Body列提取到两个单独的列中

无论我怎么做，Body列都不会转换为字符串。此外，我还尝试了正则表达式、str.split、extract、re、utf-8编码。 似乎什么都不起作用。使用

re.findall（r“\d+”，df.Body）

给出：

TypeError:预期的字符串或字节，如对象

主体柱示例： 亲爱的XX：

不幸的是，我们已经失去了这个

致意

XXX

发件人：XXXX 发送日期：2020年4月15日星期三下午4:46 收件人：XXX 抄送：XXX 主题：提醒更新X

我们正在清理管道，请您提供以下opportunity的状态更新

请说明它是活动的/赢的/丢失的还是取消的

详情如下:

• 商机ID:12345678

• 客户名称：X

• 机会描述：X

• 业务合伙人：X

• 业务经理：X

• 总费用：1033000

• 总费用（百万美元）：

如果您有任何顾虑，请告诉我。 X

您可以使用

df['Opportunity_ID']=df['Body'].str.extract(r'Opportunity\s+ID\s*:\s*(\d{8})') 
df['Keyword']=df['Body'].str.extract(r'(?i)\b(won|lost|active|hold)\b')

第一个

Opportunity\s+ID\s*：\s*（\d{8}）regex匹配
Opportunity
、一个或多个空格（带
\s+
）、一个
ID
子字符串、一个包含0+空格字符的冒号（请参见
\s*：\s*
），然后将任意八位数字捕获到组1中（请参见
（\d{8}）

r'（？i）\b（won | lost | active | hold）\b'
模式只匹配捕获组中的四个备选方案中的任何一个（在
交替操作符的帮助下连接），以不区分大小写的方式作为整个单词（
\b
是单词边界）（请参见
（？i）
修饰符）.
主体值的类型是什么？它们是JSON字符串还是仅字符串？如果它们是长字符串，您能否提供一个示例（或一些示例），我们目前不知道在不知道值的情况下如何进行解析。好的，请尝试
df['Opportunity\u ID']=df['Body'].str.extract（r'Opportunity\s+ID\s*：\s*（\d{8}）
和
df['Keyword']=df['Body'].str.extract（r'（？i）\b（won | lost | active | hold）\b'）
和print
df
添加了Body列的描述非常感谢！在过去的6个小时里一直在与re抗争！！
df['Opportunity_ID']=df['Body'].str.extract(r'Opportunity\s+ID\s*:\s*(\d{8})') 
df['Keyword']=df['Body'].str.extract(r'(?i)\b(won|lost|active|hold)\b')