python字段函数 python的字段类型

python中str函数是什么意思

Python中的str可以表示字符串类，也可以是将变量强制转换为字符串的函数，写作str()。str函数是Python内置函数的一种，可以直接使用，无需调用。

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Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

一文秒懂python正则表达式常用函数

01 Re概览

Re模块是python的内置模块，提供了正则表达式在python中的所有用法，默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹（如 ..\Python\Python37\Lib）。主要提供了3大类字符串操作方法：

字符查找/匹配

字符替换

字符分割

由于是面向字符串类型的模块，就不得不提到字符串编码类型。re模块中，模式串和搜索串既可以是 Unicode 字符串 (常用str类型) ，也可以是8位字节串 (bytes，2位16进制数字，例如\xe5) ， 但要求二者必须是同类型字符串。

02 字符串查找/匹配

预编译：compile

在介绍查找和匹配函数前，首先需要知道re的compile函数，该函数可以将一个模式串编译成正则表达式类型，以便后续快速匹配和复用

import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') type(pattern) #re.Pattern

此例创建了一个正则表达式式对象 (re.pattern) ，命名为pattern，用于匹配2-5位小写字母的模式串。后续在使用其他正则表达式函数时，即可使用pattern进行方法调用。

匹配：match

match函数用于从文本串的起始位置开始匹配，若匹配成功，则返回相应的匹配对象，此时可调用group()方法返回匹配结果，也可用span()方法返回匹配起止下标区间；否则返回None

import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.match(text1) print(res) # if res:  print(res.group()) #this  print(res.span()) #(0, 4) text2 = '是的, this is a re test' print(pattern.match(text2))#None

match函数还有一个变形函数fullmatch，当且仅当模式串与文本串刚好全部匹配时，返回一个匹配对象，否则返回None

搜索：search

match只提供了从文本串起始位置匹配的结果，如果想从任意位置匹配，则可调用search方法，与match方法类似，当任意位置匹配成功，则立即返回一个匹配对象，也可调用span()方法获取起止区间、调用group方法获得匹配文本串

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.search(text1) print(res) # if res:  print(res.group()) #is  print(res.span()) #(4, 7) pattern2 = re.compile(r'\s[a-z]{5}') text2 = '是的,this is a re test' print(pattern2.search(text2))#None

match和search均用于匹配单个结果，唯一区别在于前者是从起始位置开始匹配，而后者从任意位置匹配，匹配成功则返回一个match对象。

全搜索：findall/finditer

几乎是最常用的正则表达式函数，用于寻找所有匹配的结果，例如在爬虫信息提取中，可非常方便地提取所有匹配字段

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.findall(text1) print(res) #[' is', ' re', ' test']

findall返回的是一个列表对象类型，当无匹配对象时，返回一个空列表。为了避免因同时返回大量匹配结果占用过多内存，可以调用finditer函数返回一个迭代器类型，其中每个迭代元素是一个match对象，可继续调用group和span方法获取相应结果

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.finditer(text1) for r in res:  print(r.group()) """  is  re  test """

当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时，上述所有方法也可直接调用re类函数，而无需事先编译。此时各方法的第一个参数为模式串。

import re pattern = re.compile(r'\d{2,5}') text = 'this is re test' re.findall('[a-z]+', text) #['this', 'is', 're', 'test'] 03 字符串替换/分割

替换:sub/subn

当需要对文本串进行条件替换时，可调用re.sub实现 (当然也可先编译后再用调用实例方法) ，相应参数分别为模式串、替换格式、文本串，还可以通过增加缺省参数限定替换次数和匹配模式。通过在模式串进行分组，可实现字符串的格式化替换（类似字符串的format方法），以实现特定任务。

import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.sub('-', '', text)) #'today is 20200305' print(re.sub('-', '', text, 1)) #'today is 202003-05' print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)) #'today is 03/05/2020'

re.sub的一个变形方法是re.subn，区别是返回一个2元素的元组，其中第一个元素为替换结果，第二个为替换次数

import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.subn('-', '', text)) #('today is 20200305', 2)

分割：split

还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割，相当于.split()方法的一个加强版，实现特定模式的分割，返回一个切割后的结果列表

import re text = 'today is a re test, what do you mind?' print(re.split(',', text)) #['today is a re test', ' what do you mind?'] 04 总结

python中的re模块提供了正则表达式的常用方法，每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式

常用的匹配函数：match/fullmatch

常用的搜索函数：search/findall/finditer

常用的替换函数：sub/subn

常用的切割函数：split

还有其他很多方法，但不是很常用，具体可参考官方文档

另外，python还有第三方正则表达式库regex可供选择

到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

python 中sort—values函数

一、sort_values()函数用途

pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by，可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。

二、sort_values()函数的具体参数

用法：

1DataFrame.sort_values(by=‘##',axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last')

参数说明

by指定列名(axis=0或'index')或索引值(axis=1或'columns')

axis若axis=0或'index'，则按照指定列中数据大小排序；若axis=1或'columns'，则按照指定索引中数据大小排序，默认axis=0

ascending是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列

inplace是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换

na_position{‘first',‘last'}，设定缺失值的显示位置

三、sort_values用法举例

创建数据框

#利用字典dict创建数据框

import numpy as np

import pandas as pd

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