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使用Python指定提取连续6位数单号(上篇)

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python数据提取问题,一起来看看吧。...大佬们请问下 指定提取连续6位数单号(该含文字、数字、大小写字母等等),连续数字超过6位、小于6位数据不要,这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...下图是提取成功: 下图是提取失败: 二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路,使用C老师帮忙助力: 不过误报数据有点高 提取连续6位数单号(该含文字、数字、大小写字母、符号等等...),连续数字超过6位、小于6位数据不要。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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使用Python指定提取连续6位数单号(中篇)

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python数据提取问题,一起来看看吧。...大佬们请问下 指定提取连续6位数单号(该含文字、数字、大小写字母等等),连续数字超过6位、小于6位数据不要,这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...上一篇文章大家激烈探讨,但是暂时还没有找到更好思路,这一篇文章我们继续沿着上篇文章讨论,来看看吧!...后来【郑煜哲·Xiaopang】也给了一个思路,如下所示: 不过可惜是正则表达式不太好用,误报比较大,现在得换思路。【Wayne.Wu】提出多正则表达式匹配规则助力。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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数据预处理 10 个小技能,附 Pandas 实现

Python与算法社区 第442篇原创,干货满满 值得星标 你好,我是 zhenguo 数据预处理常用处理步骤,包括找出异常值、处理缺失值、过滤不合适值、去掉重复行、分箱、分组排名、category...找出异常值常用两种方法: 标准差法:异常值平均值上下1.96个标准差区间以外值 分位数法:小于 1/4分位数减去 1/4和3/4分位数1.5倍,大于3/4减去 1/4和3/4分位数1.5倍,都为异常值...] < botrange].index) copydf 技能3:处理空值 np.nan 是 pandas 中常见空值,使用 dropna 过滤空值,axis 0 表示按照行,1 表示...='all') 技能4:充填空值 空值一般使用某个统计值填充,如平均数、众数、中位数等,使用函数 fillna: # 使用a平均数填充空值,inplace true表示就地填充 df["a"]....Out[28]: a b 0 cd edc.rc 1 3 3 2 d ef 4 技能8:cut 数据分箱 将百分制分数转为

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高效10个Pandas函数,你都用过吗?

Python大数据分析 记录 分享 成长 ❝文章来源:towardsdatascience 作者:Soner Yıldırım 翻译\编辑:Python大数据分析 ❞ Pandas是python...以前面的df为例,group列有A、B、C三组,year列有多个年份。...Where Where用来根据条件替换行或值。如果满足条件,保持原来值,不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN,也可以指定特殊值。...用法: DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc:标签(column和index)选择行和 iloc:索引位置选择行和 选择df第1~3行、第1~2数据...Rank Rank是一个排名函数,按照规则(从大到小,从小到大)给原序列值进行排名,返回排名名次。

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Python 数据处理:Pandas库使用

既可以是Index实例,也可以是其他序列型Python数据结构。...你也可以降序进行排名: print(obj.rank(ascending=False, method='max')) DataFrame可以在行或列上计算排名: import pandas...选项: 方法 描述 'average' 默认:在相等分组中,为各个值分配平均排名 'min' 使用整个分组最小排名 'max' 使用整个分组最大排名 'first' 值在原始数据中出现顺序分配排名...(整数) idxmin、idxmax 计算能够获取到最小值和最大值索引值 quantile 计算样本位数(0到1) sum 值总和 mean 值平均数 median 值算术中位数(50%分位数...计算Series中唯一值数组,发现顺序返回 value_counts 返回一个Series,其索引为唯一值,其值为频率,计数值降序排列 有时,你可能希望得到DataFrame中多个相关一张柱状图

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一句Python,一句R︱pandas模块——高级版data.frame

) =R=apply(df,2,mean) #df中pop,求均值,skipna代表是否跳过均值 这个跟apply很像,返回求平均。...计算百分数变化 其中df.describe()还是挺有用,对应Rsummary: 1、频数统计 R中table真的是一个逆天函数,那么python里面有没有类似的函数呢?...它可以利用所在均值/众数/中位数来替换该缺失数据。下面利用“Gender”、“Married”、和“Self_Employed”中各自众数值填补对应列缺失数据。...需要记住是由于可能存在多个高频出现重复数据,因此众数可以是一个数组。...请注意,上述方法是最基本填补方法。包括缺失值建模,用分组平均数(均值/众数/中位数)。

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数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

你可以从其基本组件中组装一个图表:数据显示(即绘图类型:线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中,我们可能有多个数据,并且带有行和标签。...▲图9-19 用错误栏天显示小费百分比 seaborn中绘图函数使用一个data参数,这个参数可以是pandasDataFrame。其他参数则与列名有关。...▲图9-26 星期几数值/时间/是否吸烟划分小费百分比 除了根据'time'在一个面内将不同分组为不同颜色,我们还可以通过每个时间值添加一行来扩展分面网格(见图9-27): In [109]:...▲图9-27 根据时间/是否吸烟分面后星期几数值划分小费百分比 factorplot 支持其他可能有用图类型,具体取决于你要显示内容。...06 其他Python可视化工具 和开源代码一样,在Python语言下创建图形选择有很多(太多而无法一一举)。自从2010年以来,很多开发工作都集中在创建web交互式图形上。

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50 个数据可视化图表

针对每绘制线性回归线或者,可以在其每中显示每个组最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现,如下: 4....然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....包点图(Dot Plot) 包点图表传达了项目的排名顺序,并且由于它沿水平轴对齐,因此您可以更容易地看到点彼此之间距离。 18....分布式包点图(Distributed Dot Plot) 分布式包点图显示组分割单变量分布。点数越暗,该区域数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色,组真实定位立即变得明显。 26....安德鲁斯曲线(Andrews Curve) 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组数字特征固有分组。如果要素(数据集中)无法区分组(cyl),那么这些线将不会很好地隔离,如下所示。

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

选择特定 3.读取DataFrame一部分行 read_csv函数允许行读取DataFrame一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...让我们从一个简单开始。下面的代码将根据地理位置和性别的组合对行进行分组,然后为我们提供每组平均流失率。...符合指定条件值将保持不变,而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名。...您可能需要更改其他一些选项是: max_colwidth:中显示最大字符数 max_columns:要显示最大数 max_rows:要显示最大行数 28.计算百分比变化 pct_change...用于计算一系列值中百分比变化。

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python数据分析——数据选择和运算

关于NumPy数组索引和切片操作总结,如下表: 【例】利用PythonNumpy创建一维数组,并通过索引提取单个或多个元素。...使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个。...关键技术: mean()函数能够对对数据元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算 中位数又叫作中值,顺序排列一组数据中位于中间位置数,其不受异常值影响。...关键技术: mode()函数实现行/数据均值计算。 分位数运算 分位数是以概率依据将数据分割为几个等分,常用有中位数(即二分位数)、四分位数百分位数等。...首先使用quantile()函 数计算35%位数,然后将学生成绩与分位数比较,筛选小于等于分位数学生,程 序代码如下: 五、数值排序与排名 Pandas也为Dataframe实例提供了排序功能

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关于Python数据分析,这里有一条高效学习路径

数据分组聚合、如何建立多个表之间联系:这个部分是SQL进阶操作,多个表之间关联,在你处理多维度、多个数据集时候非常有用,这也让你可以去处理更复杂数据。...需要掌握知识点如下: 基本统计量:均值、中位数、众数、百分位数、极值等 其他描述性统计量:偏度、方差、标准差、显著性等 其他统计知识:总体和样本、参数和统计量、ErrorBar 概率分布与假设检验:各种分布...cast(主演)、 movie_duration(时长)、 tags(标签)这些进行分析,因此只对这些脏数据做清洗工作。...对于 area ,有些电影由多个国家或地区联合制作,例如《霸王别姬》电影:“中国大陆”和“中国香港”之间用空格隔开,可以用str.split 函数进行分列, apply(pd.Series) 使用到函数作用在每一行或...总排名评分排名评价数量排名Top10 上榜次数最多导演 “克里斯托弗·诺兰 Christopher Nolan”和“宫崎骏 Hayao Miyazaki ”上榜次数最多,同为7次。

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总结了50个最有价值数据可视化图表

本文总结了在数据分析和可视化中最有用 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python matplotlib 和 seaborn 库选择要显示可视化对象。...针对每绘制线性回归线或者,可以在其每中显示每个组最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现,如下: 4....然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....分布式包点图(Distributed Dot Plot) 分布式包点图显示组分割单变量分布。点数越暗,该区域数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色,组真实定位立即变得明显。 26....安德鲁斯曲线(Andrews Curve) 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组数字特征固有分组。如果要素(数据集中)无法区分组(cyl),那么这些线将不会很好地隔离,如下所示。

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