测试字符串 String str = "[\"内容\",\"标题\"]"; 编码如下： package Action; import java.util.regex.Matcher; import...java.util.regex.Pattern; public class demo { public static void main(String[] args) { String str = "[\"内容...p.matcher(str); while(m.find()){ System.out.println(m.group()); } } } 效果： 这是有双引号的，...java.util.regex.Pattern; public class demo { public static void main(String[] args) { String str = "[\"内容...String> getStr = GetStr(str); for (String s : getStr) { System.out.println(s); } } /** * 给定字符串
本次的练习是：如下图1所示，使用公式拆分列A中的字符串，从中返回列B中的字符串。...例如，如果字符串是Monaco7190Australia1484，那么返回第一块数字右侧的所有字符串Australia1484。...图1 你的公式应该处理任意长度的字符串和任意长度的数字——不仅仅是图1中所显示的长度。此外，不应该使用任何辅助单元格、中间公式或命名区域，或者VBA。 如何使用公式获得结果？...问题的难点在于有一个文本块，然后是一个数字块，接着是我们实际想要提取的文本/数字块。因此，由于前面有一个文本/数字块，很难确定第二个文本/数字块的位置。...1在这个数组中的位置 MATCH(1,{0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1},0) 返回： 10 7.接着返回该位置右侧原始字符串中的所有字符 =
在本节中，我们将介绍一些 Pandas 字符串操作，然后使用它们来部分清理从互联网收集的，非常混乱的食谱数据集。...可用的所有向量化字符串方法。...Pandas 字符串方法的表格 如果你对 Python 中的字符串操作有很好的理解，那么大多数 Pandas 字符串语法都足够直观，只需列出一个可用方法表即可。...使用传递的分隔符连接每个元素中的字符串 get_dummies() 将虚拟变量提取为数据帧 向量化的项目访问和切片 特别是get()和slice()操作，可以在每个数组中执行向量化元素访问。...DataFrame，指示该成分是否出现在列表中： import re spice_df = pd.DataFrame(dict((spice, recipes.ingredients.str.contains
# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，...既然是在操作字符串，很自然，你可能会想到是否可以从一个长的字符串中提取出子串。...答案是可以的。 提取第一个匹配的子串 extract 方法接受一个正则表达式并至少包含一个捕获组 指定参数 expand=True 可以保证每次都返回 DataFrame。...pattern / regex的出现 repeat() 重复值（s.str.repeat(3)等同于x * 3 t2 >） pad() 将空格添加到字符串的左侧，右侧或两侧 center() 相当于str.center...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat
Pandas merge用法解析（用Excel的数据为例子） 【知识点】 语法： 参数如下： left: 拼接的左侧DataFrame对象 right: 拼接的右侧DataFrame对象 on: 要加入的列或索引级别名称...必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。...left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。...可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 left_index: 如果为True，则使用左侧DataFrame中的索引（行标签）作为其连接键。..._merge是分类类型，并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值，取得值为left_only，对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only，并且如果在两者中都找到观察点的合并键
Pandas中字符串处理 字符串是一种常见的数据类型，我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法，这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。...Pandas中字符或者字符与其他类型(案例是None)的混合类型。...向量化操作字符串 使用字符串的str属性 Pandas中内置了等效python的字符串操作方法：str属性 df = pd.DataFrame(["Python Gudio 1991","Java Gosling...）或者指定字符 str.lower：所有字符串的字母转成小写 str.uppper：所有字符串的字母转成大写 str.find：查找字符串中指定的子字符串第一次出现的位置 str.rfind：查找字符串中指定的子字符串最后一次出现的位置...str.index：查找指定字符在字符串中第一次出现的位置（索引号） str.rindex：查找指定字符在字符串中最后一次出现的位置（索引号） str.capitalize：将字符串中的单词的第一个字母变成大写
将数据存于pandas DataFrame对象意味着，数据的原始格式并不重要；一旦读入，它就能保存成pandas支持的任何格式。在前面这个例子中，我们就将CSV文件中读取的内容写入了TSV文件。...从工作簿中提取所有工作表的名字，并存入sheets变量。这里我们的工作簿中只有一个工作表，所以sheets变量就等于'Sacramento'。...我们使用表达式生成价格的列表。如代码所示，对于列表对象，你可以调用.index(...)方法查找某一元素首次出现的位置。 5. 参考 查阅pandas文档中read_excel的部分。...read_xml方法的return语句从传入的所有字典中创建一个列表，转换成DataFrame。...原理 pandas 的read_html(...)方法解析HTML文件的DOM结构，从所有table节点中提取数据。第一个参数可以是URL、文件或HTML标签原始字符串。
引言：在《Excel公式练习87：返回字符串中第一块数字之后的所有内容》、《Excel公式练习88：返回字符串中第一块数字之后的所有内容（续1）》和《Excel公式练习89：返回字符串中第一块数字之后的所有内容...例如，如果字符串是Monaco7190Australia1484，那么返回第一块数字右侧的所有字符串Australia1484。...问题的难点在于有一个文本块，然后是一个数字块，接着是我们实际想要提取的文本/数字块。因此，由于前面有一个文本/数字块，很难确定第二个文本/数字块的位置。...新数组的两列几乎相同，只是其中一列中的所有元素都是一个字符长，而另一列中的所有元素都是两个字符长。 如果在工作表单元格区域中输入，则如下图2所示。...我们需要该参数中的数字足够大，以便涵盖所有可能的子字符串长度。使用LEN(A1)，公式中需要7个字符，而6^6只要三个字符。
引言：在《Excel公式练习87：返回字符串中第一块数字之后的所有内容》和《Excel公式练习88：返回字符串中第一块数字之后的所有内容（续1）》中，我们分别给出了解决这个问题的两个公式，本文中，再次尝试着使用另一个公式来解决这个问题...正如之前已提到过的，尝试多种方法解决问题，能够帮助我们快速提高。 本次的练习是：如下图1所示，使用公式拆分列A中的字符串，从中返回列B中的字符串。...例如，如果字符串是Monaco7190Australia1484，那么返回第一块数字右侧的所有字符串Australia1484。...),"")),LEN(A2)) 公式解析 1.找出字符串中每个数字出现的位置： FIND(ROW(1:10)-1,A2) 解析为： FIND({1;2;3;4;5;6;7;8;9;10}-1,A2) 解析为...;7;22;9},””) 返回： {10;8;"";"";21;"";"";7;22;9} 3.这样我们就可以计算出这些数字中的哪一个首先出现在字符串中： MIN({10;8;"";"";21;"";"
读取到的表格内容的数据格式是 Dataframe (pandas 中的一种数据格式)，最左侧竖排 0 开始的数字是该数据格式的 index。...我们可以通过 pandas 中的 concat 方法来合并不同的 Dataframe。...需求二编码 相较上个需求，此处额外多了一个提取某列，即定位数据格式中的部分数据，同时不同的是这次我们要横向按列合并提取出的内容。...因为需求要定位到特定某列，故通过 iloc 方法实现通过索引定位并提取某行某列数据，首先是 iloc[:,2] 获取 表 C 中的第三列（此处 ":" 代表所有行；2 代表由0开始的列索引值，即第三列）...办公电脑在无网络情况下 Python 和 pandas 安装参考 本篇 摘要：提取表格内容进行横、纵向合并 PDF 文件处理相关： Python 读取 PDF 信息插入 Word 文档 摘要：
引言：在《Excel公式练习87：返回字符串中第一块数字之后的所有内容》中，我们给出了解决这个问题的一个公式，本文中，尝试着使用另一个公式来解决这个问题。...本次的练习是：如下图1所示，使用公式拆分列A中的字符串，从中返回列B中的字符串。...例如，如果字符串是Monaco7190Australia1484，那么返回第一块数字右侧的所有字符串Australia1484。...问题的难点在于有一个文本块，然后是一个数字块，接着是我们实际想要提取的文本/数字块。因此，由于前面有一个文本/数字块，很难确定第二个文本/数字块的位置。...;-1;-4;-8;-4} 3.ISNUMBER函数判断数组中的数字 所有数字都在字符代码58之前： ISNUMBER({#VALUE!;#VALUE!;#VALUE!;#VALUE!;#VALUE!
以下文章来源于Python大咖谈，作者呆鸟的Python大咖谈 呆鸟云：“在学习 Python 数据分析的过程中，呆鸟发现直接看官档就是牛逼啊，内容全面、丰富、详细，而 Python 数据分析里最核心的莫过于...至于什么是 ExtensionArray 及 pandas 为什么要用 ExtensionArray 不是本节要说明的内容。更多信息请参阅数据类型。...::: tip 注意 处理异质型数据时，输出结果 ndarray 的数据类型适用于涉及的各类数据。若 DataFrame 里包含字符串，输出结果的数据类型就是 object。...::: 以前，pandas 推荐用 Series.values 或 DataFrame.values 从 Series 或 DataFrame 里提取数据。...因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。
在『Pandas进阶修炼120题』系列中，我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。...如果你是新手，可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法，如果你是高手，欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧！...答案： df = pd.DataFrame(data) 本期所有题目均基于该数据框给出 2 数据提取 题目：提取含有字符串"Python"的行 难度：⭐⭐ 期望结果 grammer score...0 Python 1.0 7 Python 10.0 答案： result=df[df['grammer'].str.contains("Python")] 3 提取列名 题目：输出df的所有列名...题目：统计grammer列中每种编程语言出现的次数 难度：⭐⭐ 答案 df['grammer'].value_counts() 6 缺失值处理 题目：将空值用上下值的平均值填充 难度：⭐⭐⭐ 答案
呆鸟云：“在学习 Python 数据分析的过程中，呆鸟发现直接看官档就是牛逼啊，内容全面、丰富、详细，而 Python 数据分析里最核心的莫过于 pandas，于是就想翻译 pandas 官档，于是就发现了...至于什么是 ExtensionArray 及 pandas 为什么要用 ExtensionArray 不是本节要说明的内容。更多信息请参阅数据类型。...::: tip 注意 处理异质型数据时，输出结果 ndarray 的数据类型适用于涉及的各类数据。若 DataFrame 里包含字符串，输出结果的数据类型就是 object。...::: 以前，pandas 推荐用 Series.values 或 DataFrame.values 从 Series 或 DataFrame 里提取数据。...因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。
Pandas 是一个基于 NumPy 构建的新软件包，它提供了高效的DataFrame实现。DataFrame本质上是多维数组，带有附加的行和列标签，通常具有异构类型和/或缺失数据。...正如我们所看到的，NumPy 的ndarray数据结构为干净，组织良好的数据类型提供了必要的功能，它们通常出现在数值计算任务中。...在本章中，我们将重点介绍有效使用Series，DataFrame和相关结构的机制。我们将在适当的地方使用从真实数据集中提取的示例，但这些示例不一定是重点。...关于内置文档的提示 在阅读本章时，不要忘记 IPython 使你能够快速浏览包的内容（通过使用制表符补全功能）以及各种函数的文档（使用? 字符）。...（如果你需要回顾这个，请参阅“IPython 中的帮助和文档”。） 例如，要显示 pandas 命名空间的所有内容，可以键入： In [3]: pd.
loc函数按标签值进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取 具体的使用见下： df.loc[3]按索引提取单行的数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据值df.reset_index...()重设索引df=df.set_index(‘date’)设置 date 为索引df[:‘2013’]提取 2013 之前的所有数据df.iloc[:3,:2]从 0 位置开始，前三行，前两列，这里的数据不同去是索引的标签名称...，而是数据所有的位置df.iloc[[0,2,5],[4,5]]提取第 0、2、5 行，第 4、5 列的数据df.ix[:‘2013’,:4]提取 2013 之前，前四列数据df[‘city’].isin...，然后将符合条件的数据提取出来pd.DataFrame(category.str[:3])提取前三个字符，并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和...默认会将分组后将所有分组列放在索引中，但是可以使用 as_index=False 来避免这样。
在StringArray中的缺失值将在比较操作中传播，而不总是像numpy.nan那样比较不相等。 本文档其余部分中的所有内容同样适用于string和object dtype。...（第一列为输入主题，正则表达式中的组数为第一行） 1 组 >1 组 Index Index ValueError Series Series DataFrame 提取每个主题中的所有匹配项（extractall...(pat) findall() 计算每个字符串中模式/正则表达式的所有出现 match() 对每个元素调用 re.match，返回匹配的组列表 extract() 对每个元素调用re.search，返回一个...在StringArray中的缺失值将在比较操作中传播，而不像numpy.nan那样总是比较不相等。 本文档其余部分中的所有内容同样适用于string和object dtype。...（第一列为输入主题，第一行为正则表达式中的组数） 1 组 >1 组 Index Index ValueError Series Series DataFrame 提取每个主题中的所有匹配（extractall
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