2012-03-28-2

1. 美国社会心理学家霍尔发现四类人际距离:1、公众距离,360—760cm之间,它属于人际交往中的正式距离。2、社交距离,120—360cm,如职场交往和商业会议;3、个人距离, 44~120cm之间,朋友或同事间接触的空间距离。4、亲密距离,0~44cm的范围内,如父母与子女、夫妻、恋人。
2. 世界没有悲剧和喜剧之分,如果你能从悲剧中走出来,那就是喜剧;如果你沉缅于喜剧之中,那它就是悲剧。如果你只是等待,发生的事情只会是你变老了。人生的意义不在于拿一手好牌,而在于打好一手坏牌。
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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