重庆分公司,新征程启航
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输出:
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解释一下:
1.正则匹配串前加了r就是为了使得里面的特殊符号不用写反斜杠了。
2.[ ]具有去特殊符号的作用,也就是说[(]里的(只是平凡的括号
3.正则匹配串里的()是为了提取整个正则串中符合括号里的正则的内容
输出:
PS:这里再为大家提供2款非常方便的正则表达式工具供大家参考使用:
JavaScript正则表达式在线测试工具:
正则表达式在线生成工具:
更多关于Python相关内容可查看本站专题:《 Python正则表达式用法总结 》、《 Python数据结构与算法教程 》、《 Python函数使用技巧总结 》、《 Python字符串操作技巧汇总 》、《 Python入门与进阶经典教程 》及《 Python文件与目录操作技巧汇总 》
参考:
第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数以及列数。你可以使用info函数来查看数据表的整体信息,使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数,可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一行进行空值检查,返回的结构是逻辑值,包含空值返回true,不包含则返回false。
第二、数据清洗
Python可以进行数据清洗,Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充;Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是astype函数,用来更改数据格式,Rename是更改列名称的函数,drop_duplicates函数删除重复值,replace函数实现数据替换。
第三、数据提取
进行数据提取时,主要使用三个函数:loc、iloc以及ix。Loc函数按标签进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按照标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据之外,还可以按照具体的条件进行提取,比如使用loc和isin两个函数配合使用。
第四、数据筛选
Python数据分析还可以进行数据筛选,Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。使用的主要函数是groupby和pivot_table;groupby是进行分类汇总的函数,使用方法比较简单,groupby按列名称出现的顺序进行分组。
创建一个函数用来计算三个数的和,如下:
下来,我们对其进行调用:
假设我们要计算这个函数返回结果的平均值。那么此时,我们只需将和值除以参数个数即可,那么参数个数怎么获取呢?你可能会说:数一下就知道了。那么假设此时有很多的参数,你还去数吗?此时,明显这个方法是不恰当的,那么有没有更加方便、高效的方法呢?我们接着往下看。
通过上面这个例子,我们不但可以获取参数个数,还可以获取所有变量名以及默认返回值。此时,我们只需根据自己的需求,去应用就可以了,那么以上的问题,就自然解决了。
Lambda函数、Map函数、Filter函数、Zip函数、Reduce函数。
Lambda函数是Python中功能最强大的函数之一,它有时也被称之为匿名函数.。Map是程序员用来简化程序的Python内置函数,此函数可以在不使用任何循环的情况下对所有指定的元素进行迭代。Filter是Python中的另一个内置函数,当需要区分其他类型的数据时,这个函数非常有用。Filter函数经常用于根据特定过滤条件来提取数据。
Python(英国发音:/paθn/美国发音:/paθn/)是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型,包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能,能够自动管理内存使用,并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。
list1=['5','8','-7','4','6','2','-3','0']
max(list1)
min(list1)
abs(-7)
伴随着大数据时代的到来,Python的热度居高不下,已成为职场人士必备的技能,它不仅可以从事网络爬虫、人工智能、Web开发、游戏开发等工作,还是数据分析的首选语言。那么问题来了,利用Python数据分析可以做什么呢?简单来讲,可以做的事情有很多,具体如下。
第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息,使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数,你可以对整个数据进行检查,也可以单独对某一列进行空置检查,返回的结果是逻辑值,包括空置返回True,不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值,使用Values函数用来查看数据表中的数值。
第二,数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包括空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是asstype函数,用来更改数据格式,Rename是更改名称的函数,drop_duplicate函数函数重复值,replace函数实现数据转换。
第三,数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作,主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并,合并的方式为inner,此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序,使用where函数完成数据分组,使用split函数实现分列。
第四,数据提取
主要是使用三个函数:loc、iloc和ix,其中loc函数按标准值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据意外,还可以按照具体的条件进行提取。
第五,数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。