如何使用Pandas从Excel文件中提取Email列并找出邮件的类型

下面是使用Pandas从Excel文件中提取Email列并找出邮件的类型的完整攻略：

步骤一 - 导入库

首先，我们要导入需要使用的库，包括Pandas和正则表达式库re，代码如下：

import pandas as pd
import re

步骤二 - 读取Excel文件

接下来，我们需要使用Pandas读取Excel文件。首先，我们需要指定文件路径，然后使用Pandas的read_excel函数读取数据，并将其存储在一个DataFrame中，代码如下：

file_path = 'example.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)

步骤三 - 提取Email地址

接下来，我们需要在DataFrame中提取出Email列中的所有Email地址，具体步骤如下：

1. 使用Pandas的loc函数选择Email列，并将其存储在一个Series对象中；

2. 在Series对象上使用正则表达式匹配所有的Email地址，使用re.findall函数实现；

3. 将匹配到的所有Email地址存储在一个列表中。

代码如下：

email_series = df.loc[:, 'Email']
email_list = []
for email in email_series:
    matches = re.findall(r'\b[\w.-]+?@\w+?\.\w{2,4}\b', email)
    if len(matches) != 0:
        email_list.extend(matches)

步骤四 - 分析邮件类型

最后，我们需要分析提取出来的Email地址的类型，例如Gmail、Hotmail等。具体步骤如下：

1. 将邮件地址列表转换为一个Series对象；

2. 对Series对象使用str属性中的contains函数，匹配每个邮件地址是否包含某个关键字；

3. 将匹配到的邮件地址聚合起来，并打印出来。

代码如下：

email_series = pd.Series(email_list)
if email_series.str.contains('gmail').sum() > 0:
    print('There are Gmail email addresses in the file.')
if email_series.str.contains('hotmail').sum() > 0:
    print('There are Hotmail email addresses in the file.')

完整代码

最后，我们将所有代码放在一起，形成一个完整的代码示例：

import pandas as pd
import re

file_path = 'example.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)

email_series = df.loc[:, 'Email']
email_list = []
for email in email_series:
    matches = re.findall(r'\b[\w.-]+?@\w+?\.\w{2,4}\b', email)
    if len(matches) != 0:
        email_list.extend(matches)

email_series = pd.Series(email_list)
if email_series.str.contains('gmail').sum() > 0:
    print('There are Gmail email addresses in the file.')
if email_series.str.contains('hotmail').sum() > 0:
    print('There are Hotmail email addresses in the file.')

注意：在运行代码之前，需要将file_path参数设为正确的Excel文件路径。