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Apply–对行、列用函数处理

俗话说，工欲善其事，必先利其器。在这里形容apply函数再合适不过了，apply函数，可以说是pandas中自由度最高的函数。不过，是否能发挥其巨大威力，取决于我们的创造力。在本博文中，首先通过简单例子来说明apply的用法，然后通过俩个高级例子来演示常用的用法。1 简单例子来说明apply的用法df1=pd.DataFrame({'sex':list('FFMFMMF'),'smok

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pandas.DataFrame排除特定行

但是，如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容，却并没有一个isnotin()方法。我今天的工作就遇到了这样的需求，经常查找之后，发现只能换种方式使用isin()来实现这个需求。# 将p1转换为列表，再从列表中移除特定的行：>>> ex_list = list(df.p1)>>> ex_list.remove('SD')>>> ex_list.remove('HN')>>> df[df

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pandas.DataFrame选取特定行

使用Python进行数据分析时，经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame，如果我们想要像Excel的筛选那样，只要其中的一行或某几行，可以使用isin()方法，将需要的行的值以列表方式传入，还可以传入字典，指定列进行筛选。>>> df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'], ['SD', 'SX', 'BJ'], ['HN', 'HB', '

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删除含有空值的行或列

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删除/选取某行含有特殊数值的列

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删除/选取某列含有特殊数值的行

import pandas as pdimport numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC'))print(df1)df2=df1.copy() #删除/选取某列含有特定数值的行#df1=df

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PGC123

numpy : percentile的使用

numpy : percentile的使用多用于去除离群点百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值占总数q的百分比。函数numpy.percentile()接受以下参数。numpy.percentile(a,q,axis)参数解析： a:一个数组对象 q:要计算的百分位数，取值0~100，常见的是50 取每组数的中位数。 axis:数

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正则表达式，返回类型为表达式对象

正则表达式，返回类型为表达式对象如：返回对象的，需要用正则方法取字符串，方法有group() # 获取匹配到的所有结果，不管有没有分组将匹配到的全部拿出来，有参取匹配到的第几个如2groups() # 获取模型中匹配到的分组结果，只拿出匹配到的字符串中分组部分的结果groupdict() # 获

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匹配到的字符串里出现空字符怎么办？

匹配到的字符串里出现空字符怎么办？答：正则匹配到空字符的情况，如果规则里只有一个组，而组后面是*就表示组里的内容可以是0个或者多过，这样组里就有了两个意思，一个意思是匹配组里的内容，二个意思是匹配组里0内容（即是空白）所以尽量避免用*否则会有可能匹配出空字符串

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sub()函数替换匹配成功的指定位置字符串sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)pattern：正则模型repl ：要替换的字符串string ：要匹配的字符串count ：指定匹配个数flags ：匹配模式

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split()函数根据正则匹配分割字符串，返回分割后的一个列表split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)pattern：正则模型string ：要匹配的字符串maxsplit：指定分割个数flags ：匹配模式按照一个字符将全部字符串进行分割

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match()函数（以后常用）match，从头匹配一个符合规则的字符串，从起始位置开始匹配，匹配成功返回一个对象，未匹配成功返回Nonematch(pattern, string, flags=0)pattern：正则模型string ：要匹配的字符串falgs ：匹配模式注意：match()函数与 search()函数基本是一样的功能，不一样的就是match()匹配

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findall()函数

findall()函数findall()函数匹配所有符合规律的内容，并以列表的形式返回结果，例如上文中的'one1two2three3'，通过search()函数只能匹配到第一个符合规律的结果，通过findall可以返回字符串所有的数字。import re a = 'one1two2three3’ infos = re. findall('\ d ', a) print( info

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search()函数的用法

search()用法举例：Import rea = 'one1two2three3’ infos=re.search('\d ',a) print(infos) # search方法返回的是正则表达式对象可以看出，search()函数返回的是正则表达式对象，通过正则表达式匹配到了“1”这个字符串，可以通过下面的代码返回匹配到的字符串：import re a='one1two2t

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re模块search函数

re模块的search()函数匹配并提取第一个符合规律的内容，返回一个正则表达式对象。search()函数的语法为：

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python re模块介绍

re模块使Python语言拥有全部的正则表达式功能，本节主要介绍Python中re模块常用的3种函数使用方法。1. search()函数2. sub()函数3. findall()函数4. re模块修饰符

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边界匹配的用法

（1）“^”匹配字符串的开头。例如，^abc匹配abc开头的字符串。（2）“$”匹配字符串的结尾。例如，abc$匹配abc结尾的字符串。（3）“\A”匹配字符串的结尾。例如，\Aabc。（4）“\Z”匹配字符串的结尾。例如，abc\Z。边界匹配在爬虫实战中的使用较少，因为爬虫提取的数据大部分为标签中的数据，例如

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边界匹配的关键符号

边界匹配的关键符号列表如下：

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正则表达式中数量词的说明

说明：（1）“*”数量词匹配前一个字符0或无限次。例如，ab*c匹配ac、abc、abbc和abbbc等。（2）“ ”与“*”很类似，只是至少匹配前一个字符一次。例如，ab c匹配abc、abbc和abbbc等。（3）“？”数量词匹配前一个字符0或1次。例如，ab？c匹配ac和abc。（4）“{m}”数量词匹配前一个字符m次。例如，ab{3}c匹配abbbc。（5）“{m，n}”数量词匹

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正则中的数量词列表

正则中的数量词列表如下：

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