1.提取数字到变量 temp = `echo "helloworld20181212 | tr -cd "[0-9]""` echo ${temp} 2.释义tr -cd "[0-9]" tr...是translate的缩写，主要用于删除文件中的控制字符，或者进行字符转换 -d表示删除，[0-9]表示所有数字，-c表示对条件取反 tr -cd "[0-9]" 的即：剔除非数字的字符...，即输出 20181212 ps: 标准输入stdin,标准输出stdout，标准错误stderr 分别对应 0，1，2 2>&1是将标准错误输出到标准输出中 &>file...将标准输出和标准错误输出都重定向到文件file中 参考资料： shell正则提取字符串中的数字并保存到变量 Linux中标准输入输出解释2>&1
pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...查找字符串长度 在电子表格中，可以使用 LEN 函数找到文本中的字符数。这可以与 TRIM 函数一起使用以删除额外的空格。...按位置提取子串 电子表格有一个 MID 公式，用于从给定位置提取子字符串。获取第一个字符： =MID(A2,1,1) 使用 Pandas，您可以使用 [] 表示法按位置位置从字符串中提取子字符串。...请记住，Python 索引是从零开始的。 tips["sex"].str[0:1] 结果如下： 4. 提取第n个单词 在 Excel 中，您可以使用文本到列向导来拆分文本和检索特定列。
要处理文本数据，需要比数字类型的数据更多的清理步骤。为了从文本数据中提取有用和信息，通常需要执行几个预处理和过滤步骤。 Pandas 库有许多可以轻松简单地处理文本数据函数和方法。...在本文中，我介绍将学习 5 种可用于过滤文本数据（即字符串）的不同方法： 是否包含一系列字符 求字符串的长度 判断以特定的字符序列开始或结束 判断字符为数字或字母数字 查找特定字符序列的出现次数 首先我们导入库和数据...我们将使用不同的方法来处理 DataFrame 中的行。第一个过滤操作是检查字符串是否包含特定的单词或字符序列，使用 contains 方法查找描述字段包含“used car”的行。...通过在表达式中使用 len 函数获取长度并使用apply函数将其应用到每一行。...例如，在价格列中，有一些非数字字符，如 $ 和 k。我们可以使用 isnumeric 函数过滤掉。
数据操作 列上的操作 在电子表格中，公式通常在单独的单元格中创建，然后通过拖动到其他单元格中以计算其他列的值。在 pandas 中，你可以直接对整列进行操作。...pandas 通过在DataFrame中指定单独的Series提供矢量化操作。新列可以以相同的方式分配。DataFrame.drop()方法从DataFrame中删除列。...通过在 DataFrame 中指定单独的 Series 来提供向量化操作。新列可以以相同的方式分配。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除列。...在电子表格中，公式通常在单独的单元格中创建，然后拖动到其他单元格中以计算其他列的值。...n个单词 在 Excel 中，您可以使用文本分列向导来拆分文本并检索特定列。
每一行作为文本读入，你需要将文本转为一个整数——计算机可以将其作为数字理解（并处理）的数据结构，而非文本。 当数据中只有数字时一切安好。...用索引可以很方便地辨认、校准、访问DataFrame中的数据。索引可以是一列连续的数字（就像Excel中的行号）或日期；你还可以设定多列索引。...原理 这段代码与前一节的类似。首先，指定JSON文件的名字——我们将其存于r_filenameJSON字符串中。...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'。...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。
若页面中存在多个行数相同的表格，则默认输出顶部表格；否则，仅输出行数最多的一个表格。此时，表格的每一行都作为一个单独的列表，列表中每个元素即为原表格的各个单元格内容。...在此基础上，我们详细介绍如何从pdf文件中提取表格数据。...其中一种思路便是将提取出的列表视为一个字符串，结合Python的正则表达式re模块进行字符串处理后，将其保存为以标准英文逗号分隔、可被Excel识别的csv格式文件，即进行如下操作： Python骚操作...由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构，且含有数字、字符串等数据类型。...DataFrame的基本构造函数如下： DataFrame([data,index, columns]) 三个参数data、index和columns分别代表创建对象、行索引和列索引。
一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合，然而，在scikit-learn中，我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。...模型构建 我使用的是垃圾短信数据集，可以从UCI机器学习库下载，它包含两列:一列短信文本和一个相应的标签列，包含字符串' Spam '和' ham '，这是我们必须预测的。...第二个组件ColumnTransformer是0.20版本中引入的一个方便的类，它允许你对数据集的指定列应用单独的转换。...在上面的代码示例中，我们使用CountVectorizer和SimpleImputer的默认参数，同时保留数字列，并使用支持向量分类器作为估计器。...当我们只使用一个数字列n_words并使用词汇表中的所有单词(即max_features = None)时，可以获得最佳性能。在交叉验证期间，该模型的平衡精度为0.94，在测试集上评估时为0.93。
提取方法 问题：你有一个可以组合在一起的代码片段。 解决方案：将此代码移动到一个单独的新方法（或函数），并用对该方法的调用替换旧代码。 内联函数 问题：当方法主体比方法本身更明显时，请使用此技巧。...解决方案：在使用该方法最多的类中创建一个新方法，然后将代码从旧方法移动到这里。将旧方法的代码转换为对另一个类中新方法的引用，或者将其完全删除。...用子类替换类型代码 问题：你有一个直接影响程序行为的代码类型（此字段的值触发条件中的各种代码）。 解决方案：为代码类型的每个值创建子类。然后将相关行为从原始类提取到这些子类中。用多态替换控制流代码。...解决方案：从子类中删除字段，并将其移动到超类。 上移方法 问题：你的子类具有执行类似工作的方法。 解决方案：使方法相同，然后将它们移动到相关的超类。...上移构造器主体 问题：你的子类的构造器的代码基本相同。 解决方案：创建一个超类构造器，并将子类中相同的代码移动到它。在子类构造器中调用超类构造器。
如df.col.str.lower().str.upper()，这个和Dataframe中的一行操作是一个原理 下面正式介绍文本的各种骚操作，基本可以涵盖日常95%的数据清洗需要了，一共 8 个场景。...其中，expand参数可以让拆分的内容展开，形成单独的列，n参数可以指定拆分的位置来控制形成几列。 下面将email变量按照@进行拆分。...5、文本提取 文本提取主要通过extract来实现的。...会展开返回一个DataFrame，否则返回一个Series # 提取email中的两个内容 df.Email.str.extract(pat='(.*?)...find 参数很简单，直接输入要查询的字符串即可，返回在原字符串中的位置，没查询到结果返回-1。
我们用DataFrame.select_dtypes来只选择整型列，然后我们优化这种类型，并比较内存使用量。 我们看到内存用量从7.9兆下降到1.5兆，降幅达80%。...由于一个指针占用1字节，因此每一个字符串占用的内存量与它在Python中单独存储所占用的内存量相等。...你可以看到这些字符串的大小在pandas的series中与在Python的单独字符串中是一样的。...本例的亮点是内存用量从752.72兆降为51.667兆，降幅达93%。我们将其与我们dataframe的剩下部分合并，看看初始的861兆数据降到了多少。 耶，看来我们的进展还不错！...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧： 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型
我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验 获取数据- 学习如何读取csv文件。数据包括婴儿姓名和1880年出生的婴儿姓名数量。...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...此时的名称列无关紧要，因为它很可能只是由字母数字字符串（婴儿名称）组成。本专栏中可能存在不良数据，但在此分析时我们不会担心这一点。在出生栏应该只包含代表出生在一个特定年份具有特定名称的婴儿数目的整数。...Out[1]: dtype('int64') 如您所见，Births列的类型为int64，因此此列中不会出现浮点数（十进制数字）或字母数字字符。...['Births'].max()] 等于选择Names列WHERE [Births列等于973]中的所有记录 另一种方法可能是使用Sorted dataframe： Sorted ['Names'].
： url：需要发送Request的对象地址 params：（可选）以字典形式传递参数 2.etree.HTML()从字符串中以树的结构解析HTML文档，返回解析后的根节点。...虽然使用的库不同，但是步骤都是先访问网页并获取网页文本文档（urllib库、requests库），再将其传入解析器（bs4库、lxml库）。值得一提的是，这两个例子中的搭配可以互换。...需要注意的是，“代码”列的数据很容易被识别为数字——这并不是我们想要的，因为如果将其识别为数字，那些0开头的代码将会少于6位数字。...使用index_label作为表中的列名。 index_label：字符串或序列，默认为None，索引列的列标签。如果给出None（默认值）且 index为True，则使用索引名称。...获取数据后，用NumPy库、Pandas库创建并微调DataFrame，最后用sqlite3库将其导入数据库存在本地。 其中，访问网站、解析网页的库在本案例中可以在一定程度上互换搭配。
在pandas 1.0版本之前，object是唯一的文本类型，在一列数据中如果包含数值和文本等混合类型则一般也会默认为object。...文本提取 我们在日常中经常遇到需要提取某序列文本中特定的字符串，这个时候采用str.extract()方法就可以很好的进行处理，它是用正则表达式将文本中满足要求的数据提取出来形成单独的列。...比如下面这个案例，我们用正则表达式将文本分为两部分，第一部分是字母a和b，第二部分匹配数字： 在上述案例中，expand参数为Fasle时如果返回结果是一列则为Series，否则是Dataframe。...我们还可以对提取的列进行命令，形式如?...P，具体如下： 提取全部匹配项，会将一个文本中所有符合规则的内容匹配出来，最后形成一个多层索引数据： 我们还可以从字符串列中提取虚拟变量，例如用"|"分隔（第一行abc只有a，第二行有a和
我们将使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整数列，然后优化这些列包含的类型，并比较优化前后内存的使用情况。...让我们创建一个原始数据框的副本，然后分配这些优化后的数字列代替原始数据，并查看现在的内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字列的内存使用量，但是从整体来看，我们只是将数据框的内存使用量降低了 7%。...当每个指针占用一字节的内存时，每个字符的字符串值占用的内存量与 Python 中单独存储时相同。...你可以看到，存储在 Pandas 中的字符串的大小与作为 Python 中单独字符串的大小相同。 使用分类来优化对象类型 Pandas 在 0.15版引入了 Categoricals （分类）。...首先，我们将每列的最终类型、以及列的名字的 keys 存在一个字典中。因为日期列需要单独对待，因此我们先要删除这一列。
图书数据存储 我们已经成功从网页中提取出了图书的信息，并且转换成了 DataFrame 格式。可以选择将这些图书信息保存为 CSV 文件，Excel 文件，也可以保存在数据库中。...那么学长就再简单的介绍下吧！ 正则表达式是一种按照特定规则搜索文本的方法。在正则表达式中\d表示数字，+表示匹配前一个字符1次或无限次，常见的正则表达式符号含义见下表所示。 ?...使用DataFrame的map方法可对当前价格这一列的每一个数据遍历执行，并取代原来的列。...它们以/分隔，并且存放在一个数据单元中，因此我们将它们分别取出，然后单独存为三列。 1. 提取作者 从原始数据中可以看出以/分隔的第一个数据是作者，因此我们可以直接提取。...新增 出版日期 列，并借助 pd.to_datetime 方法将字符串格式的时间转换成时间格式。
其中，标签可以是数字或者字符串。 一个dataframe是一个二维的表结构。Pandas的dataframe可以存储许多种不同的数据类型，并且每一个坐标轴都有自己的标签。...在此，我将采用英国政府数据中关于降雨量数据，因为他们十分易于下载。此外，我还下载了一些日本降雨量的数据来使用。 ? 这里我们从csv文件中读取到了数据，并将他们存入了dataframe中。...类似于head，我们只需要调用tail函数并传入我们想获取的行数。需要注意的是，Pandas不是从dataframe的结尾处开始倒着输出数据，而是按照它们在dataframe中固有的顺序输出给你。...Pandas为我们提供了多种方法来过滤我们的数据并提取出我们想要的信息。有时候你想要提取一整列。可以直接使用列标签，非常容易。 ?...注意到当我们提取了一列，Pandas将返回一个series，而不是一个dataframe。是否还记得，你可以将dataframe视作series的字典。
在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。 示例1 提取数量为95的所有行，因此逻辑形式中的条件可以写为 - Quantity == 95 需要将条件写成字符串，即将其包装在双引号“”中。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，！=，>，<，≥，≤中选择，例如： df.query("Quantity != 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...请Query（）表达式已经是字符串。那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。
在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。 示例1 提取数量为95的所有行，因此逻辑形式中的条件可以写为 - Quantity == 95 需要将条件写成字符串，即将其包装在双引号“”中。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，！=，>，<，≥，≤中选择，例如 df.query("Quantity != 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串
:n1,n2w filename -- 选择性保存从某n1行到另n2行的内容。 :wq -- 保存并退出。 ZZ -- 保存并退出。 :x -- 保存并退出。 :q[uit] ——退出当前窗口。...w: 前移一个单词，光标停在下一个单词开头； W: 移动下一个单词开头，但忽略一些标点； e: 前移一个单词，光标停在下一个单词末尾； E: 移动到下一个单词末尾，如果词尾有标点，则移动到标点； b:...vimgrep前面可以加数字限定搜索结果的上限，如 :1vim/pattern/ % 只查找那个模式在本文件中的第一个出现。 其实vimgrep在读纯文本电子书时特别有用，可以生成导航的目录。...然后紧随一个字符串是则是在当前所编辑的文档中向前查找该字符串。...:r FILENAME 可提取磁盘文件 FILENAME 并将其插入到当前文件的光标位置后面。
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