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統(tǒng)計(jì)師的Python日記【第九天:正則表達(dá)式】

 三郞 2018-01-07


回顧一下:


  • 第1天學(xué)習(xí)了Python的基本頁面、操作,以及幾種主要的容器類型。

  • 第2天學(xué)習(xí)了python的函數(shù)、循環(huán)和條件、類。

  • 第3天了解了Numpy這個(gè)工具庫。

  • 第4、5兩天掌握了Pandas這個(gè)庫的基本用法。

  • 第6天學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)的合并堆疊。

  • 第7天開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗,著手學(xué)會(huì)了重復(fù)值刪除、異常值處理、替換、創(chuàng)建啞變量等技能。

  • 第8天接著學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗,一些常見的數(shù)據(jù)處理技巧,如分列、去除空白等被我一一攻破


原文復(fù)習(xí)(點(diǎn)擊查看):


【第1天:誰來給我講講Python?】


【第2天:再接著介紹一下Python唄】


【第3天:Numpy你好】


【第4天:歡迎光臨Pandas】


【第四天的補(bǔ)充


【第5天:Pandas,露兩手】


【第6天:數(shù)據(jù)合并】


【第7天:數(shù)據(jù)清洗(1)】


【第8天:數(shù)據(jù)清洗(2)文本處理】


今天將帶來第9天的學(xué)習(xí)日記。


目錄如下:


前言

1. 正則表達(dá)式簡介

(1)元字符

(2)函數(shù)

2. 用正則表達(dá)式處理Pandas數(shù)據(jù)

(1)匹配行

(2)提取匹配文字

(3)提取匹配文字的一部分




統(tǒng)計(jì)師的Python日記【第9天:正則表達(dá)式】


前言


根據(jù)我的Python學(xué)習(xí)計(jì)劃:


Numpy → Pandas 掌握一些數(shù)據(jù)清洗、規(guī)整、合并等功能掌握正則表達(dá)式 掌握類似與SQL的聚合等數(shù)據(jù)管理功能 → 能夠用Python進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模、假設(shè)檢驗(yàn)等分析技能 → 能用Python打印出100元錢 → 能用Python幫我洗衣服、做飯 → 能用Python給我生小猴子......


在數(shù)據(jù)清洗的學(xué)習(xí)過程中,發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)的處理并非一招半式能解決,有時(shí)必須要搬出利器——正則表達(dá)式。在之前的【SAS正則表達(dá)式】系列中(在后臺(tái)回復(fù)【sasre】查看),我用正則表達(dá)式做文本處理做的非常之爽,比如下面這列數(shù)據(jù):


(01)1872-8756

Body shop P1

Book B13

(05)9212-0098

PD(05)9206-4571

Shushuophone

(12) 6753-5513

None here

PD(12)6434-4532

P&DWashing

......(未顯示完)


這是一份產(chǎn)品名單,有的用數(shù)字來編碼,有的直接是產(chǎn)品的名字,現(xiàn)在想把數(shù)字編碼(也即紅色字體)的部分提取出來,看似沒有什么規(guī)律,但是在SAS中,用正則表達(dá)式兩行代碼就搞定了。


現(xiàn)在,要挑戰(zhàn)用正則表達(dá)式處理Pandas的數(shù)據(jù)。



1. 正則表達(dá)式簡介


雖然在SAS中學(xué)了正則表達(dá)式的基礎(chǔ),Python稍有不同,現(xiàn)在還是簡單復(fù)習(xí)一下:


(1)元字符


元字符是一系列代碼,用來化表達(dá)某種意思,比如:

\d 表示數(shù)字

\D 表示非數(shù)字

\w 表示單詞字符

\W 表示非單詞字符

等等。


有一個(gè)技術(shù)博客里給了很好的總結(jié),網(wǎng)址:http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html,以備查詢。


(2)函數(shù)


在SAS中,PRXPARSE()是獲取一個(gè)正則表達(dá)式的pattern,在Python中對應(yīng)的就是 compile() 。


import re

pattern = re.compile(元字符表達(dá)式)


比如說,


  • pattern = re.compile('\d') 就是把一個(gè)數(shù)字存到pattern里了;

  • pattern = re.compile('[0-9]') 也可以用這個(gè),表示把0-9任意一個(gè)存到pattern里去;

  • pattern = re.compile(',') 就是把逗號(hào)存到pattern里去。


那它有什么用呢?pattern后面可以接函數(shù),來實(shí)現(xiàn)一些文本處理的功能,比如:


  • pattern.split(text) 對text按照pattern分割成list;

  • pattern.findall(text) 匹配text中所有符合pattern的部分;

  • pattern.search(text) 匹配text中第一個(gè)符合pattern的部分;

  • pattern.match(text) 匹配text開頭符合pattern的部分;

  • pattern.sub(subtext, text) 將text中符合pattern的部分替換為subtext。


有點(diǎn)抽象,來具體學(xué)習(xí)一下,以text為例:


text='Shu Shuojun, I love u, 520'


這個(gè)文本,如果想將它變成一個(gè)list,用逗號(hào)來分割,我可以這樣:


pattern = re.compile(',')

pattern.split(text)


結(jié)果為:



而利用 findall(),我可以尋找某種格式的字符,相當(dāng)于SAS中的PRXMATCH(),比如想找到以Sh開頭的字符:


pattern = re.compile('Sh\w*')

pattern.findall(text)


\w表示單詞字符,*表示匹配前面的表達(dá)式0次或無限次,\w*也就是匹配一個(gè)單詞0次或無限次,'Sh\w*'這個(gè)元字符的意思就是:匹配以Sh開頭,后面跟著N個(gè)單詞字符的文本(N取0到無窮)。




Sh開頭的兩個(gè)單詞都被匹配出來了。


search() 跟findall類似,findall返回的是字符串中所有的匹配項(xiàng),search則只返回第一個(gè)匹配項(xiàng),的起始位置和結(jié)束位置!相當(dāng)于SAS中的PRXSUBSTR(),同樣以剛才的例子,換成search()看看會(huì)發(fā)生什么變化:


pattern = re.compile('Sh\w*')

pattern.search(text)




search()返回的是起始位置和結(jié)束位置,分別記錄在這個(gè)東東的.start()和.end()兩個(gè)函數(shù)里面,因此要這樣:


pattern = re.compile('Sh\w*')

m = pattern.search(text)

print text [ m.start() : m.end() ]




所以search()只記錄了第一個(gè)匹配項(xiàng)的開頭和結(jié)束位置。


還有一個(gè)函數(shù) match(),與search()不同之處在于,它只匹配字符串的開頭部分




從這里看與search沒什么差別,因?yàn)閠ext的開頭就是Shu,如果換一下只匹配Shushuo看看,也就是pattern改成:pattern = re.compile('Sh\w\w+')


 

用search()完美匹配出來了,+表示匹配前面的字符至少一次。用match()呢?




不行,匹配不出來,因?yàn)镾huojun不是出現(xiàn)在開頭。

 

sub() 方法是用來替換,SAS中的PRXCHANGES也提供了替換,比如現(xiàn)在想把text中的520換成250


pattern = re.compile('\d+')

pattern.sub('250',text)


\d表示數(shù)字字符,\d+表示匹配數(shù)字字符至少1次,由于text中的數(shù)字只有520,因此,text中符合pattern的必然是520這部分。


pattern.sub('250',text)就是把text中520換成250:




在SAS中,學(xué)過 “打包”,




在Python的正則表達(dá)式也可以“打包”,比如將”I love shushuo”中的shu和shuo分別打包:


text = 'I love shushuo'

pattern = re.compile( '(shu)(shuo)' )

m = pattern.search(text)

m.groups()




再比如,將ve和shuo打包:




正則表達(dá)式是文本分析的利器,在爬蟲中用處也非常大。但本文中,我要挑戰(zhàn)的是對DataFrame結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行正則表達(dá)式的處理。參照SAS正則表達(dá)的介紹,試圖將在SAS中實(shí)現(xiàn)的功能在Python中也能實(shí)現(xiàn)。



2. 用正則表達(dá)式處理Pandas數(shù)據(jù)


(1)匹配行


我在SAS中用正則表達(dá)式解決的第一個(gè)問題是是這樣的:


(01)1872-8756

Body shop P1

Book B13

(05)9212-0098

PD(05)9206-4571

Shu shuo phone

(12) 6753-5513

None here

PD(12)6434-4532

P&DWashing

......(未顯示完)

 

也就是開頭的問題,這一份產(chǎn)品列表,現(xiàn)在只想要數(shù)字編碼、也就是紅色字體的部分。如何操作?


先來分析一下:

 

首先兩個(gè)PD不是必須的,有的有、有的沒有,但后面(XX)括號(hào)里面兩個(gè)數(shù)字是必須的,我就按照這樣的模式來獲取紅色字體部分:

 

pattern = re.compile('P?D?\D\d{2}\D\s?\d{4}-\d{4}')

 

這個(gè)表達(dá)式如何匹配的?


編號(hào)

P

D

(

XX

)

空格

XXXX

-

XXXX

正則表達(dá)式

P?

D?

\D

\d{2}

\D

\s?

\d{4}

-

\d{4}

對于單個(gè)字符串很簡單,findall一下就可以了,正如第一部分的介紹,但是對于DataFrane的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),該如何實(shí)現(xiàn)?


先讀入Pandas中去,數(shù)據(jù)就命名為production:




我搗鼓出了兩種方法:


方法一:


pattern = re.compile('P?D?\D\d{2}\D\s?\d{4}-\d{4}')


matchPro = [] #用來儲(chǔ)存匹配的觀測值


for i in production['text']: #進(jìn)行逐行匹配

    if re.findall(pattern, i): #判斷是否匹配

        matchPro.append(i) #如果匹配了就把這個(gè)觀測值放進(jìn)matchPro中去

        

pd.DataFrame(matchPro, columns=['text']) #最終生成匹配出來的DataFrame數(shù)據(jù)。




成功匹配出來了。


方法二:


思路是將匹配行的索引記錄下來,而不是觀測值:


pattern = re.compile('P?D?\D\d{2}\D\s?\d{4}-\d{4}')

 

delIndexSet = [] #用來儲(chǔ)存匹配行的索引

 

for i in production['text']: #逐行匹配

   if re.findall(pattern, i): #是否匹配

       delIndex = list(production['text']).index(i) #如果匹配了就獲取這行的索引

       delIndexSet.append(delIndex)  #將匹配行的索引放進(jìn)delIndex

       

pd.DataFrame(production,index=delIndexSet) #獲取原數(shù)據(jù)中的匹配行


也可以成功匹配出來。




(2)提取匹配文字


在SAS正則表達(dá)式中還遇到了新的問題:


(01)1872-8756

Body shop P1

Book B13

(05)9212-0098

PD(05)9206-4571

Shushuo phone

(12) 6753-5513

None here

PD(12)6434-4532

P&D Washing

PC Pro4321S: (09) 1352-3154


這是一份新的產(chǎn)品列表,現(xiàn)在多了最后一行,這一行是產(chǎn)品的名字和數(shù)字編碼放在一起了,我只想要數(shù)字編碼的部分,即紅色部分,前面的不想要,怎么辦?


第一部分中介紹了search()提取了匹配部分的開頭和結(jié)尾部分,這個(gè)一定可以幫我解決!


先把數(shù)據(jù)讀入Pandas,仍然命名為production:




解決代碼如下:


pattern = re.compile('P?D?\D\d{2}\D\s?\d{4}-\d{4}')

 

matchPro = [] #將匹配部分的文字裝入這個(gè)list

 

for i in production['text']: #逐行匹配

   if re.search(pattern, i):

       m = re.search(pattern, i)

       matchText = i[m.start():m.end()] #如果匹配,那么利用匹配部分開頭和結(jié)尾的位置,來獲取匹配的字符

matchPro.append(matchText) #裝入matchPro

 

pd.DataFrame(matchPro, columns=['text'])


結(jié)果如下:





(3)提取匹配文字中的一部分


剛剛對于這個(gè)例子:

 

(01)1872-8756

Body shop P1

Book B13

(05)9212-0098

PD(05)9206-4571

Shushuo phone

(12) 6753-5513

None here

PD(12)6434-4532

P&D Washing

PC Pro4321S: (09) 1352-3154

 

我成功的寫了一個(gè)正則表達(dá)式,提取出來匹配的部分,元字符為:


P?D?\D\d{2}\D\s?\d{4}-\d{4}


這個(gè)表達(dá)式和紅色字體部分是對應(yīng)的。那么有一個(gè)問題,假如我想提取出來這段匹配文字的任一部分呢?比如(09) 1352-3154這個(gè)括號(hào)里的數(shù)字,按照情節(jié)設(shè)定,括號(hào)里的數(shù)字代表產(chǎn)品的類型,現(xiàn)在想把它提取出來。


和SAS一樣,同樣用“打包”的思路,前面已經(jīng)學(xué)過在Python中如何打包了:


pattern = re.compile('P?D?\D(\d{2})\D\s?\d{4}-\d{4}') #將括號(hào)里的數(shù)字“打包”

matchType = []


for i in production['text']:

   if re.search(pattern, i):

       m = re.search(pattern, i)

       type = m.groups()[0] #打包后的內(nèi)容存在groups()中

       matchType.append(type)

   

pd.DataFrame(matchType,columns=['type'])   




哎呀,只有一列,我不知道每個(gè)數(shù)字跟原來的哪個(gè)對應(yīng)啊,我得把原數(shù)據(jù)也加上:


pattern = re.compile('P?D?\D(\d{2})\D\s?\d{4}-\d{4}')

matchPro = []

matchType = []

match = {}

 

for i in production['text']:

   if re.search(pattern, i):

       m = re.search(pattern, i)

       type = i[m.start():m.end()]

       matchText = m.groups()[0]

       

       matchType.append(type)

       matchPro.append(matchText)

   

match['text'] = matchPro

match['type'] = matchType

 

pd.DataFrame(match,columns=['text','type']) 


這樣,原數(shù)據(jù)也有,打包的部分也有了,結(jié)果如下:





(4)總結(jié)


雖然具體的問題千奇百怪,但核心的方法都是一樣的,正則表達(dá)式函數(shù)+迭代 = Pandas數(shù)據(jù)的處理。考驗(yàn)的還是Python技巧的綜合運(yùn)用。




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