2012-02-28-2

1. 再烦,也别忘记微笑;再急,也要注意语气;再苦,也别忘坚持;再累,也要爱自己
2. 低调做人,你会一次比一次稳健;高调做事,你会一次比一次优秀
3. 成功的时候不要忘记过去,失败的时候不要忘记还有未来
4. 有望得到的要努力,无望得到的不介意
5. 无论输赢都要高姿态
6. 生活不是单行线,一条路走不通,你可以转弯
7. 泪水和汗水的成分相似,但前者只能为你换来同情,后者却可以为你赢得成功
8. 变老是人生的必修课,变成熟是选修课
9. 以锻炼为本,学会健康;以适应为本,学会生存
10. 学会放弃,耐得住寂寞,经得起诱惑
11. 当所有人都低调的时候,你可以选择高调,但不能跑调
12. 学会忘记是生活的技术,学会微笑是生活的艺术
13. 懒惰像生锈一样比操劳更消耗身体,让梦想成真的最好方法就是醒来
14. 哲人无忧、智者常乐
15. 并不是因为所爱就要拥有,而是拥有的一切都爱

16. 不能失去的东西:自制的力量、冷静的力量、希望和信心

17. 【八种菜预防八种癌症】菠菜(预防肺癌);海带(预防乳腺癌);茭白(预防肠癌);菜花(预防胰腺癌);芦笋(预防皮肤癌);黄豆(预防宫颈癌);大蒜(预防胃癌);蘑菇(预防肝癌)。

要在 Pandas DataFrame 中使用正则表达式筛选以 `2016` 开头的日期数据,可以借助 `str.contains()` 或者 `apply()` 配合正则表达式来实现。以下是具体实现方式: ### 方法一:使用 `str.contains()` 如果目标列存储的是字符串类型的日期数据,则可以直接通过 `str.contains()` 方法进行匹配。 ```python import pandas as pd # 构造示例数据框 data = {'Date_Column': ['2016-01-01', '2017-05-23', '2016-08-15', 'Not_a_Date', '2016-12-31']} df = pd.DataFrame(data) # 使用 str.contains() 筛选以 '2016' 开头的数据 filtered_df = df[df['Date_Column'].str.contains(r'^2016-', na=False)] print(filtered_df) ``` 在这个例子中,`r'^2016-'` 是用来匹配以 `2016-` 开头的字符串的正则表达式[^1]。参数 `na=False` 用于忽略缺失值(NaN),从而避免潜在错误。 --- ### 方法二:使用 `apply()` 和 `re.match` 当需要更复杂的正则表达式或者处理非字符串类型时,可以采用 `apply()` 并结合 Python 的标准库模块 `re` 来完成任务。 ```python import pandas as pd import re # 构造示例数据框 data = {'Date_Column': ['2016-01-01', '2017-05-23', '2016-08-15', 'Not_a_Date', '2016-12-31']} df = pd.DataFrame(data) # 定义正则表达式匹配逻辑 pattern = r'^2016-\d{2}-\d{2}$' filtered_df = df[df['Date_Column'].apply(lambda x: bool(re.match(pattern, str(x))))] print(filtered_df) ``` 在这里,`re.match(pattern, str(x))` 被应用于每行数据,确保仅保留完全符合给定正则表达式的记录[^5]。同样需要注意的是,在调用 `re.match` 前将数据强制转换为字符串类型以防意外情况发生。 --- ### 输出结果解释 假设原始数据如下: | Date_Column | |-------------| | 2016-01-01 | | 2017-05-23 | | 2016-08-15 | | Not_a_Date | | 2016-12-31 | 经过上述任一种方法过滤后的结果将是: | Date_Column | |-------------| | 2016-01-01 | | 2016-08-15 | | 2016-12-31 | 这意味着所有不符合条件的行均已被移除。 --- ### 注意事项 1. **数据清洗**:在实际场景中,建议先确认目标列是否已标准化为统一格式(如 ISO 8601)。如果不是,需提前做好预处理工作。 2. **性能考量**:对于大规模数据集而言,基于向量化操作的方法通常会比逐行迭代更快一些。因此推荐优先考虑 `str.contains()` 方案除非有特殊需求。 --- ####
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