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python中pat函数 python中plt函数

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Python 数据处理（三十六）—— 文本数据处理（续） 可以使用[]符号直接按位置进行索引python中pat函数，如果索引超过字符串python中pat函数的长度python中pat函数，结果将是NaN
在0.23版本之前， extract方法的参数expand默认为False。当expand=False时，expand会根据正则表达式模式返回一个Series 、 Index或DataFrame
当expand=True时，它总是返回一个DataFrame ，这种方式更加符合用户的需求，从0.23.0版本开始就是默认的
extract方法接受一个至少包含一个捕获组的正则表达式
如果是包含多个组的正则表达式将返回一个DataFrame ，每个捕获组是一列
未匹配的行会填充NaN，可以从混乱的字符串序列中提取出有规则的信息 。
对于命名分组
对于可选的分组
注意 ：正则表达式中的任何捕获组名称都将用作列名，否则将使用捕获组号
如果expand=True ，则返回一个DataFrame
如果expand=False ，则返回一个Series
对于索引，如果expand=True ，且只有一个捕获组则返回一个只有一列的DataFrame
此时，如果expand=False将会返回一个Index
对于索引，正则表达式设置多个分组将返回DataFrame
如果expand=False将会抛出ValueError异常
对于extract只返回第一个匹配项
与extract不同，extractall方法返回每个匹配项，其结果始终是具有MultiIndex的DataFrame。
MultiIndex的最后一级名为match，标示的是匹配的顺序
对于只有一个匹配的Series
extractall(pat).xs(0, level='match')与extract(pat)的结果一致
Index也支持.str.extractall ，它返回一个DataFrame，其结果与Series.str相同 。
您可以检查字符串元素中是否包含正则匹配模式
或者字符串元素是否与模式匹配
而在1.1.0版本中
注意 ：
match 、 fullmatch和contains之间的区别是：
这三个函数于re模块的re.fullmatch 、 re.match和re.search对应
像match ,fullmatch ,contains ,startswith和endswith有一个额外的na参数，用于将缺失值替换为True或False
您可以从字符串列中提取指标变量 。例如，如果使用'|'分隔的字符串
字符串Index也支持get_dummies，它返回一个MultiIndex
Pat='｛name｝'在Python是什么意思啊 ， 单引号或双引号内的都是字符串str类型 ， 这意思就是把字符串赋值给Pat
python：最后一行field_pat.sub(replacement,text)是不是写错了，应该没错，这里sub函数的第一个参数就是replacement函数的返回值，一个字符串 。
当然，鉴于replacement函数可能返回空字符串，不太建议这样直接使用，最好在前面先判断一下，或者放在try-except语句中 。
作为代码例子，可能还没讲到异常处理这一章节，所以不完善是正常的 。
求实数的整数与小数部分python以小数1.233为例python中pat函数：转化为浮点python中pat函数 ， 再用split()来剥离实数和小数的字符串形式
str(1.233).split('.')
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
对于Series或DataFrame的连接，可以通过设置join参数指定对齐方式
通常join可选范围为：'left' ,'outer' ,'inner' ,'right'。此时 ， 不再要求两个对象长度一致
当others参数是DataFrame时，也可以使用
可以将一些类似数组的对象（如Series，Index等）放在一个类似列表的容器中 ， 然后传递给cat
对于没有索引的对象，其长度必须与调用cat的对象相同 。但是Series和Index可以是任意的，除非设置了json=None。
如果在others参数上包含不同索引的对象，且设置了join='right' ，则最后的结果将会是这些索引的并集
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