在Python Pandas中使用多个通配符

是指在数据筛选和处理过程中，使用多个通配符来匹配符合特定条件的数据。通配符是一种用于模式匹配的特殊字符，可以代替其他字符或字符序列。

在Pandas中，可以使用以下通配符来进行数据筛选和处理：

1. ""通配符：代表任意字符或字符序列。可以在字符串中使用""通配符来匹配任意字符或字符序列。
2. "?"通配符：代表单个字符。可以在字符串中使用"?"通配符来匹配任意单个字符。
3. "[]"通配符：代表指定范围内的字符。可以在字符串中使用"[]"通配符来匹配指定范围内的字符。例如，"[abc]"可以匹配字符"a"、"b"或"c"。
4. "[!]"通配符：代表不在指定范围内的字符。可以在字符串中使用"[!]"通配符来匹配不在指定范围内的字符。例如，"[!abc]"可以匹配除了字符"a"、"b"和"c"之外的任意字符。

使用多个通配符可以更灵活地进行数据筛选和处理。例如，可以使用多个通配符来匹配符合特定条件的文件名、URL等。

以下是一个示例代码，演示如何在Python Pandas中使用多个通配符进行数据筛选：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用多个通配符筛选数据
filtered_data = df[df['Name'].str.contains('A*|D?')]

print(filtered_data)

在上述示例中，使用了"*"和"?"通配符来筛选以"A"开头或以"D"开头的姓名。最终输出的结果为：

     Name  Age
0   Alice   25
3   David   40

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