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這篇文章主要講解了“python如何判斷字符串當中是否包含字符”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“python如何判斷字符串當中是否包含字符”吧!
有一個ssqdatav2
數據,要找到其中的深圳,并且替換成圳。
因為收集到的數據出現了錯誤,本來只有省份簡寫的地方卻出現了深圳。
如何找到DF中包含深圳的數據?
cond=ssqdatav2['first'].str.contains('深圳') ssqdatav2.loc[cond]
此時就找到first當中包含深圳的數據。
# 為分解firstprize定義函數 def fpp(x): if len(x)<=2: # 判斷是否只有漢字,還是也有數字 return "待定" # 沒有漢字的用待定表示 else: # 使用正則表達式獲取中文 pattern="[\u4e00-\u9fa5]" # 漢字專用字符ASCII區間 pat=re.compile(pattern) return ','.join(pat.findall(x)) # 使用逗號作為每個省份的分隔符 #使用fp() ssqdatav2['fpprovince']=ssqdatav2['first'].apply(lambda x:fpp(x)) ssqdatav2.head()
將每個省份單獨形成1列:
fpnames=['p01','p02','p03','p04','p05'] ssqdatav3[fpnames]=ssqdatav3['fpprovince'].str.split(',',expand=True) ssqdatav3
去除掉None值,是None的地方變成空值:
# 逐個分割 ssqdatav3['p001']=ssqdatav3['fpprovince'].apply(lambda x:x if x.count(',')==0 else x.split(',')[0]) ssqdatav3['p002']=ssqdatav3['fpprovince'].apply(lambda x:x.split(',')[1] if x.count(',')>=1 else '') ssqdatav3['p003']=ssqdatav3['fpprovince'].apply(lambda x:x.split(',')[2] if x.count(',')>=2 else '') ssqdatav3['p004']=ssqdatav3['fpprovince'].apply(lambda x:x.split(',')[3] if x.count(',')>=3 else '') ssqdatav3['p005']=ssqdatav3['fpprovince'].apply(lambda x:x.split(',')[4] if x.count(',')>=4 else '') ssqdatav3.to_excel('ssqdatav3p05.xlsx',index=False) ssqdatav3.head()
# 讓雙色球的期號ID成為訂單號,7個號碼都有對應的訂單號,即每個期號都有7個訂單號且分成不同的行 import numpy as np ssqdatav3['province2']=ssqdatav3['fpprovince'].apply(lambda x:x.split(',')) ssqdatav3 province2=ssqdatav3['province2'].to_list() province2 rs=[len(r) for r in province2] rs a=np.repeat(ssqdatav3['id'],rs) a ssqdataprov=pd.DataFrame(np.column_stack((a,np.concatenate(province2))),columns=['ID','PROVINCE']) # ssqdataprov=ssqdataprov[(ssqdataprov['PROVINCE']!='深')] # 等價 # ssqdataprov=ssqdataprov[~(ssqdataprov['PROVINCE']=='深')] # 等價 ssqdataprov=ssqdataprov[~(ssqdataprov['PROVINCE'].str.contains('深'))] ssqdataprov
按照每個字段來劃分,并且刪去含有深的字段,這樣就只保留圳字了
感謝各位的閱讀,以上就是“python如何判斷字符串當中是否包含字符”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對python如何判斷字符串當中是否包含字符這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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