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python 判断字符串当中是否包含字符(str.contain)

简介: 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
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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。


05ba1cabefd04a67b81a7dfb7c29d7b5.png

如何找到DF中包含深圳的数据?

cond=ssqdatav2['first'].str.contains('深圳')
ssqdatav2.loc[cond]

image.png

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()

df204709573c44768abe03f2178a6ae0.png

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

6a93ca46a46d48a0ac25ee3f4a427647.png

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()

ea5f2987585f409cbb986c4c791e058c.png


# 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
4fd2b3681d8b4b82bbd7bcd898e1e54a.png

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


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