文本清洗正则表达式(持续更新)

python数据清洗记录(持续更新) 数据清洗是数据分析中很重要的一步,如同蔬菜水果要洗过之后再吃,不然容易拉肚子。 本文目的是持续搜集总结python对各种数据进行清洗的方法,之后遇到忘记的在这里Ctrl+F就找得到 数据清洗 ... 阅读详情

常用但记不住的pattern

pattern description
[\u4e00-\u9fa5] 中文
\s 任何空白字符
\S 任何非空白字符
(?=pattern) 正向肯定预查
(?<=pattern) 反向肯定预查
(?!pattern) 正向否定预查
(?<!pattern) 反向否定预查
\w 中英文数字下划线

正向肯定预查

import re
rc = re.compile('小米(?=手机)')
print(rc.fullmatch('小米手机'))  # None
print(rc.fullmatch('小米'))  # None
print(rc.findall('小米手机'))  # ['小米']
print(rc.findall('小米粥'))  # []

\w

import re
rec = re.compile('\w')
a = 'aA1啊の.\n,。_+-='
print(rec.findall(a))  # 日文也属于\w
# ['a', 'A', '1', '啊', 'の', '_']
print(list(rec.sub('', a)))
# ['.', '\n', ',', '。', '+', '-', '=']

特殊字符清洗

import re

a = '''𠙶山aA11,./<>?";':[]{}\\|`~!@#$%^&*()_+-=《》?,。/:;’‘”“【】、·!@=#=¥%=…()—❤'''

rc = re.compile(r'[^-_a-zA-Z\d\u4e00-\u9fa5\s,<.>/?;:"\[{\]}|`~!@#$%^&*()=+,《。》?;:‘’“”【】、·!¥…()—]')  # 少'\
print(rc.findall(a))
# ['𠙶', "'", '\\', '❤']

rc = re.compile(r'[^-\w\s,<.>/?;:\'"\[{\]}\\|`~!@#$%^&*()=+,《。》?;:‘’“”【】、·!¥…()—]')
print(rc.findall(a))
# ['❤']

清除连续空白符

def replace_continuous_blank_lines(text):
    """清除连续空行"""
    return re.sub(r'\n\s*\n', '\n', text.strip())

def replace_space(text):
    """清除连续空白"""
    text = re.sub(r'\s*\n\s*', '\n', text.strip())
    text = re.sub(r'[^\S\n]', ' ', text)
    text = re.sub('(?<![\u4e00-\u9fa5]) (?=[\u4e00-\u9fa5])|(?<=[\u4e00-\u9fa5]) (?![\u4e00-\u9fa5])', '', text)
    return text

def replace_space_resolutely(text, substitution=''):
    return re.sub(r'\s+', substitution, text.strip())

HTML标签清洗

def replace_tag(html, completely=True):
    """替换HTML标签"""
    # 独立元素
    html = re.sub('<img[^>]*>', '', html)  # 图片
    html = re.sub('<br/?>|<br [^<>]*>|<hr/?>|<hr [^<>]*>', '\n', html)
Python正则表达式实战:字符串清洗的工程化方法 正则表达式是处理非结构化字符串数据的核心技术,其本质是基于模式匹配的文本解析原理,通过定义字符规则实现精准提取与智能替换。相比简单的split()或replace(),正则具备语义感知能力,能识别数字结构、嵌套边界和多变格式,在金融、电商、日志、IoT等场景中承担着将‘毛坯数据’转化为标准字段的关键任务。本文聚焦re.findall()、re.search()、re.sub()和re.compile()四大高频函数,结合价格解析、日志拆解、电话号码归一化等真实案例,系统阐述如何构建鲁棒、可复用、可监控的字符 阅读详情

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小基基o_O
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