python findall用法_Python Pandas Series.str.findall()用法及代码示例
Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。
Pandas str.findall()方法还用于在系列的每个字符串中查找子字符串或分隔符。但这不同于str.find()方法。它不返回索引,而是返回带有子字符串的list,并且list的大小是它发生的次数。
用法:Series.str.findall(pat, flags=0)
参数:
pat:要搜索的子字符串
flags:可以传递的正则表达式标志(A,S,L,M,I,X),默认值为0,表示无。对于此正则表达式模块(re)也必须导入。
返回类型:一系列列表(字符串)。
要下载代码中使用的CSV,请点击此处。在以下示例中,使用的 DataFrame 包含一些NBA球员的数据。下面是任何操作之前的数据帧图像。
范例1:搜索字符串中的字符
在此示例中,使用str.findall()方法在名称列中搜索“ r”,并将输出存储在新列中。在执行任何操作之前,请使用.dropna()删除空行以避免错误。
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# removing null values to avoid errors
data.dropna(inplace = True)
# string to be searched for
search ='r'
# returning values and creating column
data["Findall(name)"]= data["Name"].str.findall(search)
# display
data.head(10)
输出:
如输出图像所示,可以比较返回的“ e”的数量等于它在字符串中出现的时间。
范例2:搜索字符并传递IGNORECASE标志
在此示例中,在“名称”列中搜索“ a”,并传递了IGNORECASE标志。为此,也必须导入模块。从str.findall()方法返回的序列存储在“新建”列中。
# importing pandas module
import pandas as pd
# importing regex module
import re
# making data frame
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# removing null values to avoid errors
data.dropna(inplace = True)
# string to be searched for
search ='a'
# returning values and creating column
data["Findall(name)"]= data["Name"].str.findall(search, flags = re.I)
# display
data.head(10)
输出:
如输出图像所示,在第一行中可以看到,自从传递IGNORECASE标志(re.I)以来,都返回了“ A”和“ a”。
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