Python使用正则表达式提取Dataframe表格中的数据

最新推荐文章于 2024-07-19 03:58:58 发布
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#python #正则表达式 #数据分析

这段代码创建了一个包含日期字符串的DataFrame，并通过apply()函数和lambda表达式配合正则表达式提取了日期中的月份。提取过程利用了re.findall()函数，找到并返回匹配的月份部分。 
import pandas as pd
import re

#创建DataFrame
df1 = pd.DataFrame([['2015-03-24'],['2011-07-12'],['2010-02-08']])

#使用apply()和lambda进行提取月份
df1 = df1[0].apply(lambda x:re.findall('\d+-(\d+)-\d+',x)[0])

pandas使用extract函数根据正则表达式从dataframe指定数据列的字符串中抽取出数字并生成新的数据列(extract numbers from column)
data+scenario+science+insight
03-24 6487
pandas使用extract函数根据正则表达式从dataframe指定数据列的字符串中抽取出数字并生成新的数据列(extract numbers from column and generate new column)
Python教程之正则表达式实现拼音与中文提取并存储excel（教程含源码）
iCloudEnd的博客
08-30 760
请问，我有一段文字包含拼音和汉字，希望将拼音与汉字分开数据情况希望分解成。
在Python中使用正则表达式的方法
12-23
正则表达式(regular expression)是一种用形式化语法描述的文本匹配模式。在需要处理大量文本处理的应用中有广泛的使用，我没使用的编辑器，IDE中的搜索常用正则表达式作为搜索模式。玩过*nix系统的都知道如sed，grep,awk这类的命令，他们是非常强大的文本处理工具。几乎所有的语言都有对正则表达式的支持，有的直接在语法中支持，有的使用扩展库的形式。python使用的就是扩展库re。     re.search(pattern,string,flag=0)     搜索文本中的匹配的模式是最常用的.以模式和文本作为输入，如果有匹配则返回一个Match对象，反之返回None。   
python pandas 用正则表达式 抽取 dataframe种多列数据，组成新的 dataframe
weixin_42668334的博客
05-14 991
试dataframe140多列数据，抽取几列数据出来，没有成功。在网上搜索学习，看到用正则表达式，恰好4列试相同的，试了一下成功。以下是片段，原文太大就不贴了。 df2 = df.filter(regex='^PWM') # begin with PWM; print("to print dft2, all items begin with PWM:") df2.to_excel(writer, sheet_name="PWM") print(df2) 原文是某个字母结束的。 print(df.fil
python - 在 DataFrame 中使用正则表达式
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需求：提取三个版本的程序testing log中的test case名和测试结果，并对比不同版本程序的每一个case的结果，再计算每个test case在三个版本中的失败率。一. 提取各测试版本的测试结果并生成相应DataFrame：1. 用Python提取所有CSV文件中的初始log并合并成一个stringlog_content = ""for path in log_paths:with o...
Python 正则表达式学习笔记
JokerJL的博客
02-17 849
Python 正则表达式学习笔记正则表达式正则表达式符号Python DataFrame 实例解读 正则表达式 给老师做RA，需要做文本匹配相关的研究，所以自学一下python的正则表达式，记录一下学习笔记。正则表达式是一个特殊的字符序列，它能方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。 正则表达式符号 Python DataFrame 实例解读 此实例来自Cousera网站,密歇根大学的课程“Applied Text Mining in Python"的课程实例。 import pandas as pd
Python：正则表达式与Json
White--Night的博客
01-29 879
叫它“模式”也好，“模板”也好，简单来说，哪个字符串能对的上这个模板，那么match的结果就返回true。不过模式都是人为规定的，json格式也是人为规定的。text里面是条时间戳。只要前面是IP，IP后面跟着的字符串里面有冒号和点号，点号后面一定接着一串数字，那就可以认为这就是我们要找的时间戳。我们得把字典的数据写入到pandas的数据结构DataFrame中，DataFrame可以简单理解为一张数据表格。转excel的话我估计得用到pandas，最重要的是得做一步行转列的操作，再写入到excel里面。
python爬虫；正则表达式爬虫
05-31
Python正则表达式爬虫是网络爬虫技术中一种常用的方法，它利用Python的`re`模块处理HTML或XML文档，提取所需的数据。在给定的示例中，爬虫的目标是获取一个旧书网站上的书籍信息，包括书籍名称、作者、价格和折扣...
用python读取某文件夹里所有文件的内容，然后用正则表达式匹配提取文件中需要的内容，用jieba分词后按比例划分数据集（包含读取json文件，存储、读取csv文件）
qq_41796035的博客
12-25 1845
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 解决的问题 1、用python读取某文件夹里所有文件的内容。 2、用正则表达式匹配提取文件中需要的内容。 3、用jieba进行分词。 4、按比例划分数据集。 5、读取json文件，存储、读取csv文件。 1、引入库，设置路径 import os import json import re import pandas as pd path = './da' #path = './task' s = [] l =..
python3-正则表达式~match
zbrj12345的博客
05-04 646
#正则 import re #步骤1：生成pattern对象 pattern=re.compile(r'\d+')#表示匹配一个或多个数字 #步骤2： m=pattern.match('one1two2 ten10')#从头匹配 print(m) m = pattern.match('111222onetwo111222') print(m) #111222 m = pattern.mat...
根据指定函数对DataFrame中各元素进行计算
liujingwei8610的专栏
03-02 468
根据指定函数对DataFrame中各元素进行计算
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04-27 4280
1. 写一个正则表达式，使其能同时识别下面所有的字符串：'bat','bit', 'but', 'hat', 'hit', 'hut' 2.匹配由单个空格分隔的任意单词对，也就是姓和名 3. 匹配由单个逗号和单个空白符分隔的任何单词和单个字母,如姓氏的首字母 4.匹配所有的有效的Python标识符集合 5. 根据美国街道地址格式,匹配街道地址。美国接...
用正则从pandas.DataFrame的列中提取字符
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从pandas.DataFrame的列中提取字符，文中涉及到两种方法，一是使用map()处理，而是通过正则处理
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十五十六
01-21 3225
正则表达式 正则表达式是对字符串（包括普通字符（例如，a 到 z 之间的字母）和特殊字符（称为“元字符”））操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。正则表达式是一种文本模式，模式描述在搜索文本时要匹配的一个或多个字符串。 常用的特殊字符 模式 描述 ^ 匹配字符串的开头 ...
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正则表达式提取字符串有用信息，并合并为一个数据框（附源码和实现效果）
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Yale-曼陀罗
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DataFrame对象中的数据通常存储在表格形式，如果你想要通过正则表达式从特定列中提取价格信息，首先需要确认价格字段的格式是否规则，比如它通常包含某种模式，如货币符号、小数点等。假设价格列的文本格式类似“$123.45”，你可以按照以下步骤操作： 1. 导入pandas库，这是Python用于数据分析的主要库，其中DataFrame是其核心数据结构。 ```python import pandas as pd ``` 2. 创建一个示例DataFrame，其中有一个包含价格信息的列。 ```python df = pd.DataFrame({'Price': ['$100', '$200.50', '$150.75']}) ``` 3. 使用`str.contains`函数检查每一行是否包含美元符号，然后使用`str.extract`提取价格部分。这里我们假设价格总是在美元符号后面。 ```python pattern = r'\$\d+(\.\d+)?' # 正则表达式模式匹配美元金额 df['Price_extracted'] = df['Price'].str.extract(pattern) ``` 这会创建一个新的列`Price_extracted`，其中包含从原始`Price`列中提取出的价格。
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