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如何在pandas中应用通配符

在pandas中,可以使用通配符来进行模式匹配和筛选数据。通配符是一种特殊字符,用于匹配符合特定模式的字符串。

在pandas中,可以使用以下通配符来进行模式匹配:

  1. *:匹配任意字符序列(包括空字符序列)。
  2. ?:匹配任意单个字符。
  3. []:匹配指定范围内的字符。
  4. [^]:匹配不在指定范围内的字符。

下面是一些示例和应用场景:

  1. 示例1:筛选以特定字符开头的列名import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 使用通配符筛选列名 filtered_columns = df.filter(like='A*') print(filtered_columns)输出: A 0 1 1 2 2 3在这个示例中,使用通配符A*筛选以"A"开头的列名,返回包含列"A"的DataFrame。
  2. 示例2:筛选符合特定模式的字符串import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 使用通配符筛选符合特定模式的字符串 filtered_rows = df[df['Name'].str.contains('li*')] print(filtered_rows)输出: Name Age 0 Alice 25在这个示例中,使用通配符li*筛选"Name"列中以"li"开头的字符串,返回包含符合条件的行的DataFrame。
  3. 示例3:筛选符合特定模式的字符串并替换import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 使用通配符筛选符合特定模式的字符串并替换 df['Name'] = df['Name'].str.replace('li*', 'Li', regex=True) print(df)输出: Name Age 0 Alice 25 1 Bob 30 2 CharLie 35在这个示例中,使用通配符li*筛选"Name"列中以"li"开头的字符串,并将其替换为"Li",返回替换后的DataFrame。

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