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pythonrep函数 python repeat函数

IT技术方法

python怎样实现替换时怎么样能保留替换对象的大小写？python 可以做到pythonrep函数，刚写的 。
def show_highlight(key: str, origin: str) - str:
"""字符串替换pythonrep函数，忽略大小写pythonrep函数，并返回以前的大小写"""
re_data = https://www.04ip.com/post/re.findall(key, origin, flags=re.IGNORECASE)
def tmp(obj):
for i in re_data:
if obj.group(0) == i: return 'span class="keyWord"' + i + '/span'
return re.sub(key, tmp, origin, flags=re.IGNORECASE)
print(show_highlight('AND', 'AND and And AnD'))
测试结果:
span class="keyWord"AND/span span class="keyWord"and/span span class="keyWord"And/span span class="keyWord"AnD/span
Python 数据处理（三十五）—— 文本数据处理在pandas中 ， 存储文本主要有两种方式
但一般建议使用StringDtype类型存储文本数据 。都是由于各种原因，现在字符串数据的默认存储类型还是object。
要存储为string类型，需要显式的设置dtype参数
或者在创建Series或DataFrame之后，使用astype转换类型
也可以使用StringDtype/"string"转换其他非字符串类型的数据
转换现有数据的类型
StringDtype类型对象与object类型之间存在一些差异
两个结果的输出都是Int64类型 。将其与object类型比较
当存在NA值时 ， 输出为float64。类似地，对于返回布尔值的方法
Series和Index有一套字符串处理方法 ， 可以方便地对数组的每个元素进行操作，最重要的是，这些方法会自动忽略缺失值 。
这些方法可以通过str属性访问，通常具有与内置字符串方法相匹配的名称
Index上的字符串方法对于清理或转换DataFrame的列特别有用 。
例如，您可能有带有前导或后置空格的列
因为df.columns是一个Index对象，所以我们可以使用.str访问器
我们可以根据需要对列名进行处理 ， 然后重新设置列名 。
例如，我们删除列名的前后空格，并将其改为小写字母，同时用_替换剩余的空格
split方法会返回一个值为list的Series
可以使用get或[]访问拆分后的列表中的元素
更简单的方法是设置expand参数，返回一个DataFrame
当原来的Series包含StringDtype类型的数据时，输出列也将全部为StringDtype
当然，也可以设置切割次数
它还有个对应的rsplit方法，从右边起始对字符串进行拆分
replace参数支持使用正则表达式，前两个参数是pat (匹配模式) 和repl (替换字符串)
如果只是想要替换字符串字面值，可以将regex参数设置为False，而不需要对每个特殊字符进行转义 。此时pat和repl参数必须是字符串
此外，replace方法还接受一个可调用的替换函数，会使用re.sub()方法在每个匹配的模式上调用该函数
该函数需要传入一个正则对象作为位置参数，并返回一个字符串 。例如
replace方法的pat参数还接受re.compile()编译的正则表达式对象 。所有的flags需要在编译正则对象时设置
如果在replace中设置flags参数，则会抛出异常
有几种方法可以将一个Series或Index与自己或其他的Series或Index相连接，所有这些方法都是基于cat()方法
可以连接一个Series或Index的内容
如果未指定sep参数，则默认为空字符串
默认会跳过缺失值，也可以使用na_rep指定缺失值的表示方式
cat()的第一个参数others可以是类似列表的对象 ， 但是其长度需要和调用对象一致
只要两个对象中存在缺失值 ， 对应的结果中也是缺失值，除非指定了na_rep
others参数也可以是二维的 ， 但是得保证其行数必须与调用的对象一致

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