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pandas中使用excel的模糊匹配通配符，真香

前言 在 pandas 中，实现如下的模糊匹配统计，要怎么做？ 简单： 因为在 pandas 中可以把筛选和统计两种逻辑分开编写，所以代码清晰好用。...问题在于pandas 中要实现模糊匹配，只能使用正则表达式或某种具体的函数。...表示1个任意的字符，星号 * 表示任意个数(0、1、或n)的字符 对比来看，这可以直接在字符串中表达出 pandas 中的 startswith , endswith , contains 这种直接在字符串中表达模糊匹配规则...难道在 pandas 中无法做到？ ---- 正则表达式的特殊字符 要在字符串中表达匹配规则，用正则表达式是最好的选择。其实思路挺简单，不就是直接把表达字符串中的符合替换成正则表达式相对于的符号吗？...1或多个字符的意思 ，导致结果仍然匹配成功(内容中根本没有加号) 在 python 的正则表达式库中，为此有专门的函数，可以把所有在正则表达式中有特殊意义的符号，转义成匹配内容： 处理后的结果中，加号

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邻近模糊匹配？你可能不知道的pandas骚操作，确实很好用！

大家好，最近在处理数据的时候pd.merge()操作使用场景很多，但是它有个前提是必须有关键值key能精确对应上，而我们实际场景中可能会遇到需要类似模糊匹配的情况，那么可以怎么处理呢？...邻近模糊匹配方法pd.merge_asof() 由于本文案例的情况使用场景较多，所以pandas官方也是想到了要提供这么样一个快速处理的方法，也就是今天我们要重点介绍的pd.merge_asof()。...pandas.merge_asof(left, right, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False...key值相同的那个，如果我们不想匹配key值相同的可以设置参数allow_exact_matches=False取消 邻近匹配的是左key之前的那个右key对应的值，比如下面案例中，左侧的5匹配的是右侧的...3对应的值3，左侧的10匹配的是右侧的7对应的值7 # 默认情况下，两边key都有1，精确匹配的值也在 >>> pd.merge_asof(left, right, on="a") a left_val

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    如何完美解决 Xshell 使用 SSH 连接 Linux 服务器报错：找不到匹配的 host key 算法

    引言 大家好，我是猫头虎，今天我们来讨论一个在使用 Xshell 连接 Linux 服务器时常见的报错问题——找不到匹配的 host key 算法。...如果 Xshell 提示找不到匹配的 host key 算法，通常是因为客户端和服务器的算法配置不兼容。 ️ 解决方法 这里提供三个解决方案，推荐优先使用前两种方案。...可以使用以下命令： ssh -Q key 这条命令会列出服务器支持的所有密钥算法。我们需要确保其中至少有一个算法与 Xshell 支持的算法匹配。...❓ QA 环节 Q: 为什么会出现找不到匹配的 host key 算法报错？...小结 通过以上三个解决方案，我们可以轻松解决 Xshell 连接 Linux 服务器时报错找不到匹配的 host key 算法的问题。关键在于确保客户端和服务器的算法配置匹配。

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    从一个launch说起Kotlin的协成

    本来也不算是太过深奥的英语大概十几分钟就看完开始撸代码吧……然鹅为啥找不到GlobalScope.launch？...使用maven还是很方便的就添加好依赖库--目前稳定版本是1.3.1 问题解决了，我们开始今天的协成吧 import kotlinx.coroutines.* fun main(args: Array<...println("Hello") } 的肺阻塞的设计尤其自己的线程。...当launch的时候会被提供一个context作为上下文，当这个con'text没有分发器或者ContinuationInterceptor的时候会使用默认的默认的分发器。...而默认情况下，协成默认是立即执行的，当然了还有其他的几种选择比如：Lazy 等 上面的都是大一的翻译，总之大意就是协成有一套自己的任务分发体系，它是可以高度可定制化的…… image.png

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    Python也可以实现Excel中的“Vlookup”函数？

    VLOOKUP函数大家应该都很熟悉吧，它可以帮我们根据指定的条件快速查找匹配出相应的结果，通常被用于核对、匹配多个表格之间的数据。与数据透视表，并称为数据er最常用的两大Excel功能。...一般是匹配条件容易记混，如果为FALSE或0，则返回精确匹配，如果找不到，则返回错误值 #N/A。如果 range_lookup 为TRUE或1，函数 VLOOKUP 将查找近似匹配值。...Pandas 在这数据爆炸的时代，我们无时无刻不在和数据打交道。...面对杂乱无章的数据Pandas 模块应运而生了，它提供了数据导入、数据清洗、数据处理、数据导出等一套流程方法，可以很方便地帮助我们自动整理数据[2]。...那么Excel中的这种常用函数，Pandas模块自然也是可以轻松搞定了。 ▲《快学Python：自动化办公轻松实战》 在 Pandas 模块中，调用merge()方法，可以帮助我们实现数据连接。

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    统计几种智能知识库与GPT3.5、GPT4的正确率2023.6.16

    import openai # 导入openai模块，用于与OpenAI API进行交互 import pandas as pd # 导入pandas库，用于处理Excel文件 import re...，0表示更确定性的结果 ) 原答案 = 响应.choices[0].message["content"] # 获取API响应中的第一条回应消息的内容 匹配结果 = re.search...\]', 原答案) # 使用正则表达式提取答案的首字母 if 匹配结果 is not None: 提取答案 = 匹配结果.group(1) print('...提取的答案是：' + 提取答案) else: 提取答案 = "找不到答案" print(' ' + 提取答案) return 原答案, 提取答案...# 读取Excel文件 题库 = pd.read_excel("正式题库2023.6.16.xlsx") # 用pandas的read_excel函数读取Excel文件，把文件内容存入题库变量 题库[

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    Pandas常用操作

    本篇文章主要是记录总结毕业论文中使用Pandas模块的常用操作，感兴趣的可以作为参考。...步骤代码如下： 1.构建文件列表和要读取的文件列名称 import os import pandas as pd file_dir = r'D:\公众号\Pandas基本操作' #设置工作空间，默认读取的就是这个文件夹下的文件...use_cols = df.columns[2:] #获取要读取的列名，因为有两列是无用列 print(use_cols) 输出结果： ['2015站点匹配.csv','2016站点匹配.csv',...'2017站点匹配.csv','2018站点匹配.csv','2019站点匹配.csv','2020站点匹配.csv'] Index(['time', 'pm2_5', 'aod', 'blh', 'sp...行： (148940, 14) (145291, 14) 同理，删除若干列需要用columns参数，这是因为drop默认删除行，如不加columns参数会找不到对应的行索引： df.drop(columns

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    mariadb数据同步功能

    image.png 1、搭建过程 控制台页面：https://console.cloud.tencent.com/tdsql/synctask image.png 正则匹配：这里源库可以随便写，但是目标库只能是写...云mariadb要求建表就要指定主键 image.png 1.1 rename操作验证 image.png 源库修改完表名后，对t2表做数据更新操作，此时同步任务会报错，因为这个操作到目标库后会找不到...1.2 truncate操作验证 image.png truncate操作不会导致任务报错，但是这里最好实在目标库也执行依次，否则会影响正常的数据一致性 1.3 正则匹配模式下的触发器/视图/存储过程是否同步...1.3.1 视图： image.png 视图不同步，此时你在源库对视图做任何操作都是不影响任务，但是如果说其他数据修改依赖到这个视图，任务就会停止，需要我们手动在目标库创建视图 1.3.2 存储过程...3.1 这里只有全量匹配支持视图/存储过程/触发器，其他两种匹配模式下这三个都不支持 image.png 3.2 验证rename操作，也是正常同步的 image.png 这里因为数据同步 并没有把相关报错打印在控制台侧

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    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（上篇）

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写的abc。...但是粉丝改需求了，前提是我可能不知道大写还是小写，如何全部匹配出来？...但是粉丝的需求又发生了改变，下一篇文章我们一起来看看这个“善变”的粉丝提问。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    盘点一个Pandas处理Excel表格实战问题（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Pandas实战的问题，一起来看看吧。问题描述： 大佬们~ 请问下这个数据怎么实现呢？...剩下的就是两个excel匹配的问题了。...多天的话数据插入老是有问题 两个表之间的数据是没有唯一值去匹配的 是按顺序取出来的。...其实就是想把网上爬虫得到的数据，进行进一步处理。 无奈这个需求还是有点复杂的，而且数据有些杂乱无章，一下子确实找不到好的方法来。 下一篇文章，我们一起来围观下，大佬们是怎么解决这个问题的。...这篇文章主要盘点了一个Pandas实战的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    在Python中实现Excel的VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP函数功能

    标签：Python与Excel,pandas Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。...pandas提供了广泛的工具选择，因此我们可以通过多种方式复制XLOOKUP函数。这里我们将介绍一种方法：筛选和apply()的组合。...return_array.loc[]返回一个带有基于上述布尔索引的值的pandas系列，只返回True值。...pandas系列的一个优点是它的.empty属性，告诉我们该系列是否包含值或空，如果match_value为空，那么我们知道找不到匹配项，然后我们可以通知用户在数据中找不到查找值。...让我们看看它的语法，下面是一个简化的参数列表，如果你想查看完整的参数列表，可查阅pandas的官方文档。

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    Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

    1.3 异常值的处理1.3.1 常用的检测方法有3σ原则（拉依达准则）和箱形图1.3.1.1 3σ原则1.3.1.2 箱形图    1.4 更改数据类型1.4.1 在使用构造方法中的 dtype...1.3.1 常用的检测方法有3σ原则（拉依达准则）和箱形图  ​ 3σ原则是基于正态分布的数据检洳而箱形图没有什么严格的要求，可以检测任意一组数据，  1.3.1.1 3σ原则  ​ 是指假设一组检测数据只含有随机误差...to_replace：表示查找被替换值的方式 ​ value：用来替换任何匹配 to_replace的值，默认值None.  1.4 更改数据类型  ​ 在处理数据时，可能会遇到数据类型不一致的问题。...创建 Pandas数据对象时，如果没有明确地指出数据的类型，则可以根据传入的数据推断出来并且通过 dtypes属性进行查看。 ...3.2 轴向旋转  ​ 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。

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    《Python自然语言处理》-- 1. 概述（笔记）

    ，可分为文本翻译、语音翻译、图形翻译等； 5）信息检索：对大规模的文档进行索引，在查询时，对表达式的检索词或者句子进行分析，在索引里面查找匹配的候选文档，通过排序机制把候选文档排序，输出得分最高的文档；...1.3 机器学习算法 1.3.1 机器学习分类 1.3.2 机器学习模式总结 1.4 自然语言处理相关库 1.4.1 NumPy NumPy 是 Python 数据分析的基本库，是在 Python...的 Numeric 数据类型的基础上，引入 Scipy 模块中针对数据对象处理的功能，用于数值数组和矩阵类型的运算、矢量处理等。...官网：http://matplotlib.org/ 1.4.3 Pandas Pandas 作为 Python 进行数据分析和挖掘时的数据基础平台和事实上的工业标准，功能非常强大，支持关系型数据的增、删...官网：https://pandas.pydata.org/ 1.4.4 SciPy SciPy 是2001年发行的类似于 Matlab 和 Mathematica 等数学计算软件的 Python 库，用于统计

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