python 判断字符串当中是否包含字符(str.contain)
作者：温欣'
这篇文章主要介绍了python 判断字符串当中是否包含字符(str.contain),文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
有一个ssqdatav2数据，要找到其中的深圳，并且替换成圳。
因为收集到的数据出现了错误，本来只有省份简写的地方却出现了深圳。
如何找到DF中包含深圳的数据？
cond=ssqdatav2['first'].str.contains('深圳')
ssqdatav2.loc[cond]
此时就找到first当中包含深圳的数据。
1、在first当中找到汉字
# 为分解firstprize定义函数
def fpp(x):
if len(x)<=2: # 判断是否只有汉字，还是也有数字
return "待定" # 没有汉字的用待定表示
else: # 使用正则表达式获取中文
pattern="[\u4e00-\u9fa5]" # 汉字专用字符ASCII区间
pat=re.compile(pattern)
return ','.join(pat.findall(x)) # 使用逗号作为每个省份的分隔符
#使用fp()
ssqdatav2['fpprovince']=ssqdatav2['first'].apply(lambda x:fpp(x))
ssqdatav2.head()
将每个省份单独形成1列：
fpnames=['p01','p02','p03','p04','p05']
ssqdatav3[fpnames]=ssqdatav3['fpprovince'].str.split(',',expand=True)
ssqdatav3
去除掉None值，是None的地方变成空值：
# 逐个分割
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()
# 让双色球的期号ID成为订单号，7个号码都有对应的订单号，即每个期号都有7个订单号且分成不同的行
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')] # 等价
# ssqdataprov=ssqdataprov[~(ssqdataprov['PROVINCE']=='深')] # 等价
ssqdataprov=ssqdataprov[~(ssqdataprov['PROVINCE'].str.contains('深'))]
ssqdataprov
按照每个字段来划分，并且删去含有深的字段，这样就只保留圳字了
到此这篇关于python 判断字符串当中是否包含字符(str.contain)的文章就介绍到这了,更多相关python 判断字符串当中是否包含字符内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！