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盘点6个Pandas中批量替换字符的方法

一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个关于Pandas中的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。...想问一下我有一列编码为1,2,3,4的数据,如何将1批量换为“开心”,2批量换为“悲伤”这种字符替换呢?...二、解决过程 思路挺简单,限定Pandas处理,想到的方法有很多,这里拿出来给大家分享,希望对大家的学习有帮助。...return '泪目' df['col3'] = df['col1'].apply(getValue) df 运行结果如下图所示: 方法三:【冫马讠成】解答 【冫马讠成】大佬给了一个思路...这篇文章基于粉丝提问,针对有一列编码为1,2,3,4的数据,如何将1批量换为“开心”,2批量换为“悲伤”这种字符替换的问题,盘点了6个Pandas中批量替换字符的方法,给出了具体说明和演示,顺利地帮助粉丝解决了问题

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盘点一个Python中字符串替换的问题

一、前言 前几天在Python白银交流群【凡人不烦人】问了一道Python字符串替换的题目,如下图所示。 其实这个地方倒是可以用字符串替换或者正则表达式替换的方法来解决,方法还是很多的。...url_prefix)[0] + '/1918f589f9269a880692fa44514ffb95.txt' print(new_url) 结果如下图所示: 方法三 前面两个方法都是需要进行字符串拼接的...方法四 后来【瑜亮老师】用一个rsplit,然后字符串拼接就搞定了。...这篇文章主要盘点了一道Python中字符串替换的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,一共5个方法,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【凡人不烦人】提问,感谢【月神】、【瑜亮老师】、【dcpeng】给出的代码和具体解析,感谢【猫药师Kelly】、【冫马讠成】、【甯同学】、【哈佛在等我呢~】等人参与学习交流。

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    用于从字符串中删除最后一个指定字符的 Python 程序

    文本数据操作和处理可以从使用 Python 程序中受益,该程序将从字符串中消除最后一个指定的字符。...在 Python 中,我们有一些字符串内置函数,如 rstrip(),可以从字符串中删除最后一个指定的字符。切片技术是从末尾删除字符的更简单方法。...然后使用名为 rstrip() 的内置函数删除字符串的最后一个字符,并将其存储在变量 trim_last_char 中。最后,借助变量trim_last_char打印结果。...然后将最后指定的字符存储在变量last_suffix中。然后使用 if 语句使用 endswith() 检查最后一个指定字符的条件。...接下来,将 replace() 方法与给定字符串一起使用,该方法将替换最后一个字符并将其存储在变量str_name中。最后,借助变量str_name获得结果。

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    把表中的所有错误自动替换为空?这样做就算列数变了也不怕!

    小勤:怎么把表里面的错误都替换成为空值? 大海:Power Query里选中全表,替换错误值啊! 小勤:这个我知道啊。但是这个表的列是动态的,下次多了一列这个方法就不行了,又得重新搞一遍。...大海:我们先来看一下这个生成的公式: 其中,导致增加或减少列之后不能动态更新的问题主要在于生成了固定列名对应的替换值,如上图红框所示。 小勤:对的,如果这部分内容能变成动态的就好了。...这其实不就是一个简单的列表吗? 小勤:对的。但是,怎么能够构造出这个列表来?...大海:首先,我们要得到表的所有列的列名,可以用函数Table.ColumnNames,如下图所示: 小勤:嗯,这个函数也简单。但是,怎么再给每个列名多带一个空值呢?...比如,我们还可以再构造一个列表,里面每一个元素都是空值,列名有多少个值,我们就重复多少个空值,如下所示: 小勤:理解了,就是给一个初始列表,然后按表的列数(Table.ColumnCount)进行重复

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    python 如何改变字符串中某一个值_python替换字符串中的某个字符

    、替换字符串  中的某个字符等,下面介绍下这几个功能的使用。  ...1、正则表达式替换  目标: 将字符串line中的 overview.gif 替换成其他字符串  2、遍历目录方法  在某些时候,我们需要遍历某个目录找出特定的文件列表,可以通过os.walk方法来遍历...,非常方便  3、列表按列排...  ...文章  余二五  2017-11-22  891浏览量  python字符串操作实方法大合集  python字符串操作实方法大合集,包括了几乎所有常用的python字符串操作,如字符串的替换、删除、截取...Python中内置有对字符串进行格式化的操作%。  模板  格式化字符串时,Python使用一个字符串作为模板。模板中有格式符,这些格式符为真实值预留位置,并说明真实数值应该呈现的格式。

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中,我们创建了一个空数据帧。... Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

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    C语言经典100例002-将M行N列的二维数组中的字符数据,按列的顺序依次放到一个字符串中

    喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦~ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注:计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能:将M行N列的二维数组中的字符数据...,按列的顺序依次放到一个字符串中 例如: 二维数组中的数据为: W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是:WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...,第二层循环按照行数 然后依次提出每一列的字符 3 代码 为了熟悉二维数组的指针表示,部分代码给出了数组表示和指针表示 #include #include #define...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能:将M行N列的二维数组中的字符数据,按列的顺序依次放到一个字符串中 例如: 二维数组中的数据为: W W W W S S S...S H H H H 则字符串中的内容是:WSHWSHWSH **/ // 0 1 2 3 // 0 W W W W // 1 S S S S // 2 H H H H char *fun(char

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    Excel公式技巧23: 同时定位字符串中的第一个和最后一个数字

    在很多情况下,我们都面临着需要确定字符串中第一个和最后一个数字的位置的问题,这可能是为了提取包围在这两个边界内的子字符串。...然而,通常的公式都是针对所需提取的子字符串完全由数字组成,如果要提取的数字中有分隔符(例如电话号码)则无法使用。当然,可以先执行替换操作来去掉字符串中的分隔符,这可能会更复杂些。...本文寻找的是如何通过确定字符串中的第一个和最后一个数字来提取出子字符串的一种通用解决方案,而不管分隔符是什么、有多少,并且不需要执行替换操作。...construction]由两个单独的子句进行减法运算,其中一个是字符串内第一个数字的位置,另一个是最后一个数字的位置。...和25分别代表字符串中第一个和最后一个数字的位置。

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    Panda处理文本和时序数据?首选向量化

    01 字符串接口——str 在Pandas中,当一列数据类型均为字符串类型时,则可对该列执行属性接口操作,即通过调用.str属性可调用一系列的字符串方法函数,其中这里的字符串方法不仅涵盖了Python中内置的字符串通用方法...观察数据可见,name列字符串格式不是很统一,既有大小写混乱,也有-、#等其他无用字符,city列相对规整,但马超所在列不是xx省xx市结构,而salary均有薪资上下限组成,最后helpers列则是一个复合类型...,其中lower是Python字符串内置的通用方法,replace虽然是Pandas中的全局方法,但嵌套了一层str属性接口后即执行正则匹配的替换,这里即用到了正则表达式的匹配原则,即对a-z字母以外的其他字符替换为空字符...两种方法均实现了两个数字的提取,进而可以完成上下限的均值计算。 ? 最后是提取下属信息,注意到这里的下属由一个字符串组成,且下属之间由空格间隔。...,灵活运用起来效率真的是可以起飞…… 最后,给出str中的所有属性接口函数: ?

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    Panda处理文本和时序数据?首选向量化

    01 字符串接口——str 在Pandas中,当一列数据类型均为字符串类型时,则可对该列执行属性接口操作,即通过调用.str属性可调用一系列的字符串方法函数,其中这里的字符串方法不仅涵盖了Python中内置的字符串通用方法...观察数据可见,name列字符串格式不是很统一,既有大小写混乱,也有-、#等其他无用字符,city列相对规整,但马超所在列不是xx省xx市结构,而salary均有薪资上下限组成,最后helpers列则是一个复合类型...,其中lower是Python字符串内置的通用方法,replace虽然是Pandas中的全局方法,但嵌套了一层str属性接口后即执行正则匹配的替换,这里即用到了正则表达式的匹配原则,即对a-z字母以外的其他字符替换为空字符...两种方法均实现了两个数字的提取,进而可以完成上下限的均值计算。 ? 最后是提取下属信息,注意到这里的下属由一个字符串组成,且下属之间由空格间隔。...,灵活运用起来效率真的是可以起飞…… 最后,给出str中的所有属性接口函数: ?

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    盘点66个Pandas函数,轻松搞定“数据清洗”!

    df.sample(3) 输出: 如果要检查数据中各列的数据类型,可以使用.dtypes;如果想要值查看所有的列名,可以使用.columns。...df["gender"].unique() df["gender"].nunique() 输出: 在数值数据操作中,apply()函数的功能是将一个自定义函数作用于DataFrame的行或者列;applymap...split 分割字符串,将一列扩展为多列 strip、rstrip、lstrip 去除空白符、换行符 findall 利用正则表达式,去字符串中匹配,返回查找结果的列表 extract、extractall...如果想直接筛选包含特定字符的字符串,可以使用contains()这个方法。 例如,筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有行。...df.select_dtypes("int64") 输出: isin()接受一个列表,判断该列中元素是否在列表中。

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    在数据框架中创建计算列

    图1 在pandas中创建计算列的关键 如果有Excel和VBA的使用背景,那么一定很想遍历列中所有内容,这意味着我们在一个单元格中创建公式,然后向下拖动。然而,这不是Python的工作方式。...panda数据框架中的字符串操作 让我们看看下面的示例,从公司名称列中拆分中文和英文名称。df[‘公司名称’]是一个pandas系列,有点像Excel或Power Query中的列。...如果检查其类型,它会显示timedelta: 图5 timedelta是datetime的一个子类。与我们刚才看到的.str类似,pandas还有一个.dt返回datetime对象的列。...我们可以使用.fillna()方法将NAN值替换为我们想要的任何值。出于演示目的,这里只是将NAN值替换为字符串值“0”。...图6 数据类型转换 & 数据框架上的简单算术运算 最后,我们将使用“成年年份”列来计算公司的年龄。

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    针对SAS用户:Python数据分析库pandas

    一个例子是使用频率和计数的字符串对分类数据进行分组,使用int和float作为连续值。此外,我们希望能够附加标签到列、透视数据等。 我们从介绍对象Series和DataFrame开始。...缺失值的识别 回到DataFrame,我们需要分析所有列的缺失值。Pandas提供四种检测和替换缺失值的方法。...解决缺失数据分析的典型SAS编程方法是,编写一个程序使用计数器变量遍历所有列,并使用IF/THEN测试缺失值。 这可以沿着下面的输出单元格中的示例行。...fillna()方法返回替换空值的Series或DataFrame。下面的示例将所有NaN替换为零。 ? ?...正如你可以从上面的单元格中的示例看到的,.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为零,因为它们是字符串。

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    将文本字符串转换成数字,看pandas是如何清理数据的

    标签:pandas 本文研讨将字符串转换为数字的两个pandas内置方法,以及当这两种方法单独不起作用时,如何处理一些特殊情况。 运行以下代码以创建示例数据框架。...每列都包含文本/字符串,我们将使用不同的技术将它们转换为数字。我们使用列表解析创建多个字符串列表,然后将它们放入数据框架中。...记住,数据框架中的所有值都是字符串数据类型。 图1 df.astype()方法 这可能是最简单的方法。我们可以获取一列字符串,然后强制数据类型为数字(即整数或浮点数)。...然而,这种方法在某些需要清理数据的情况下非常方便。例如,列l8中的数据是“文本”数字(如“1010”)和其他实文本(如“asdf”)的混合。....’,‘’, n=1) 上面的n=1参数意味着我们只替换“.”的第一个匹配项(从字符串开始)。默认情况下,n设置为-1,这将替换所有引用。

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    经常被人忽视的:Pandas 文本数据处理!

    讲个冷知识:微信id是不区分大小写的。 如果将微信id这列的文本数据,全部转换为小写,在Pandas中可以这样操作。...df["城市"] = df["户籍地址"].str.split("·", expand=True)[1] df 对字符串的另一个常见操作是筛选过滤,那么在Pandas中如何操作呢?...startswith() 和endswith() 这两个函数,是分别基于字符串的第一个或最后一个字母进行筛选。...如果想直接筛选包含特定字符的字符串,可以使用contains()这个方法。 例如,筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有行。...df[df["户籍地址"].str.contains("黑龙江")] replace()方法可用于替换字符串中的字符序列,通过该方法可以修改Pandas中的文本数据。

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    我用Python展示Excel中常用的20个操

    ,"高","低")),将薪资大于10000的设为高,低于10000的设为低,添加一列在最后 ?...数据删除 说明:删除指定行/列/单元格 Excel 在Excel删除数据十分简单,找到需要删除的数据右键删除即可,比如删除刚刚生成的最后一列 ?...Pandas 在pandas中删除数据也很简单,比如删除最后一列使用del df['new_col']即可 ?...数据拆分 说明:将一列按照规则拆分为多列 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>分列并按照提示的选项设置相关参数完成分列,但是由于该列含有[]等特殊字符,所以需要先使用查找替换去掉 ?...Pandas 在Pandas中可以使用.split来完成分列,但是在分列完毕后需要使用merge来将分列完的数据添加至原DataFrame,对于分列完的数据含有[]字符,我们可以使用正则或者字符串lstrip

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    纯JS实现在一个字符串b中查找另一个字符串a出现的所有位置,并且不使用字符串的方法(递归)

    问题:判断字符串A在中所有出现字符串B中(长度大于1)的索引。...// 思路: 如果不能使用字符串的相应方法,我们可以把字符串转换成数组,使用递归函数不断去比对相应的数组索引,然后把满足条件的索引打印出来,其实很多现在前后端交互处理数据的方法,用的都是递归偏多,...,和arr1的索引的字符相同相同 // 既然第一个索引相同,我们这里就声明一个变量num,让变量num依据arr2的长度去递增 var num...举个从小就听过的例子:从前有座山,山里有座庙,庙里有个和尚,和尚在讲故事,从前有座山,山里有座庙,庙里有个和尚,和尚在讲故事,从前有座山...   其实递归,就是在运行的过程中调用自己。...一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解,递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,大大地减少了程序的代码量

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