模糊匹配函數python 模糊匹配函數分組

Python之re模塊

re模塊是python獨有的匹配字符串的模塊，該模塊中提供的很多功能是基于正則表達式實現的，

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而正則表達式是對字符串進行模糊匹配，提取自己需要的字符串部分，他對所有的語言都通用。

1、字符

2、字符集

3、量詞

貪婪模式：總是嘗試匹配盡可能多的字符

非貪婪則相反，總是嘗試匹配盡可能少的字符。

{0,} 匹配前一個字符 0 或多次,等同于 * 元字符

{+,} 匹配前一個字符 1 次或無限次,等同于 + 元字符

{0,1 }匹配前一個字符 0 次或 1 次,等同于 ? 元字符

如果 () 后面跟的是特殊元字符如 (adc)* 那么*控制的前導字符就是 () 里的整體內容，不再是前導一個字符

4、特殊分組用法表：只對正則函數返回對象的有用

5、斷言

從斷言的表達形式可以看出，它用的就是分組符號，只不過開頭都加了一個問號，這個問號就是在說這是一個非捕獲組，這個組沒有編號，不能用來后向引用，只能當做斷言。

匹配 titlexxx/title 中 xxx ： (?=title).*(?=/title)

自己理解就是：

5、例子

（1）非

^(?!.*200).*$ ，只匹配200

^(?!.*[200|400]).*$ ，只匹配200和400

[^a-z] 反取,不含a-z字母的

（2） \u4e00-\u9fa5 中文

（3） r"\b([\u4e00-\u9fa5]\s?[\u4e00-\u9fa5]+)\b" # 小 明 匹配這種單字中間有空格的

compile 函數用于編譯正則表達式，生成一個正則表達式（ Pattern ）對象，供 match() 和 search() 這兩個函數使用

match 嘗試從字符串的 起始位置 匹配一個模式，如果不是起始位置匹配成功的話，返回none。

search 掃描 整個字符串 并返回 第一個成功 的匹配。

re.match與re.search的區別:

正則表達式替換函數

替換匹配成功的指定位置字符串,并且返回替換次數，可以用兩個變量分別接受

(2) 兩個字符以上切割，放在 [ ] 中（不保留分隔符）：

(3) 使用 ( ) 捕獲分組（保留分割符）：

在字符串中找到正則表達式所匹配的所有子串，并返回一個列表，如果沒有找到匹配的，則返回空列表。

注意： match 和 search 是匹配一次 ，findall 匹配所有。

用法：

注意1：一旦匹配成，再次匹配，是從前一次匹配成功的，后面一位開始的，也可以理解為匹配成功的字符串，不在參與下次匹配

注意2：如果沒寫匹配規則，也就是空規則，返回的是一個比原始字符串多一位的，空字符串列表

注意3：正則匹配到空字符的情況，如果規則里只有一個組，而組后面是 * 就表示組里的內容可以是 0 個或者多過，這樣組里就有了兩個意思：

一個意思是匹配組里的內容，

二個意思是匹配組里 0 內容（即是空白）

所以盡量避免用 * 否則會有可能匹配出空字符串

正則表達式，返回類型為表達式對象的

如：_sre.SRE_Match object; span=(6, 7), match='a'

返回對象的，需要用正則方法取字符串，

pyqt5 tablewodget 模糊匹配

工作需要寫了一個python小函數。

用fuzzywuzzy模糊匹配技巧解決人工數據和標準數據的匹配問題.基本原理是先精確匹配，如果沒有，采用模糊匹配遍歷目標空間，選取打分最大。

生物信息處理一些經過人工輸入的數據，往往有少量的錯誤但是這些元數據往往要與結果數據統一分析，且非常之重要數據量小，那就一個一個改吧，工作需要寫了一個python小函數，用fuzzywuzzy模糊匹配技巧解決人工數據和標準數據的匹配問題基本原理是先精確匹配，如果沒有，采用模糊匹配遍歷目標空間，選取打分最大的提交用戶檢查，最后輸出結果。

python 簡單模糊匹配

根據報錯的信息find這個變量是float類型而不是str類型的，str才有startsWith這個方法，你想找的實際上是excel表格中的值，我覺得你需要先把find這個變量在后臺打印出來，如以下代碼

for?find?in?xx:

print?"@54",?find

if?find.startswith('A1'):

....

...

Python中正則表達式的匹配規則總結

其他關于Python的總結文章請訪問：

正則表達式用來匹配字符串，在python中可以使用 re 模塊來完成，本篇做一個對正則表達式的匹配規則的總結

在上述的精確匹配后可以跟上一些符號來進行模糊的匹配：

可以使用中括號的形式進行范圍匹配，中括號表達式后邊可以跟上上述模糊匹配的符號來表示數量

多個條件可以 緊跟著寫在同一個中括號中 ，比如：

[a-zA-Z] ：匹配一個大、小寫字母

pandas python 怎么刪除表格中的某一行

某列中所有的數據都是1，加起來不就是總行數嗎？引言本文的目的，是向您展示如何使用pandas來執行一些常見的Excel任務。有些例子比較瑣碎，但我覺得展示這些簡單的東西與那些你可以在其他地方找到的復雜功能同等重要。作為額外的福利，我將會進行一些模糊字符串匹配，以此來展示一些小花樣，以及展示pandas是如何利用完整的Python模塊系統去做一些在Python中是簡單，但在Excel中卻很復雜的事情的。有道理吧？讓我們開始吧。為某行添加求和項我要介紹的第一項任務是把某幾列相加然后添加一個總和欄。首先我們將excel數據導入到pandas數據框架中。importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_excel("excel-comp-data.xlsx")df.head()我們想要添加一個總和欄來顯示Jan、Feb和Mar三個月的銷售總額。在Excel和pandas中這都是簡單直接的。對于Excel，我在J列中添加了公式sum(G2:I2)。在Excel中看上去是這樣的：下面，我們是這樣在pandas中操作的：df["total"]=df["Jan"]+df["Feb"]+df["Mar"]df.head()接下來，讓我們對各列計算一些匯總信息以及其他值。如下Excel表所示，我們要做這些工作：如你所見，我們在表示月份的列的第17行添加了SUM(G2:G16)，來取得每月的總和。進行在pandas中進行列級別的分析很簡單。下面是一些例子：df["Jan"].sum(),df["Jan"].mean(),df["Jan"].min(),df["Jan"].max()(1462000,97466.666666666672,10000,162000)現在我們要把每月的總和相加得到它們的和。這里pandas和Excel有點不同。在Excel的單元格里把每個月的總和相加很簡單。由于pandas需要維護整個DataFrame的完整性，所以需要一些額外的步驟。首先，建立所有列的總和欄sum_row=df[["Jan","Feb","Mar","total"]].sum()sum_rowJan1462000Feb1507000Mar717000total3686000dtype:int64這很符合直覺，不過如果你希望將總和值顯示為表格中的單獨一行，你還需要做一些微調。我們需要把數據進行變換，把這一系列數字轉換為DataFrame，這樣才能更加容易的把它合并進已經存在的數據中。T函數可以讓我們把按行排列的數據變換為按列排列。df_sum=pd.DataFrame(data=sum_row).Tdf_sum在計算總和之前我們要做的最后一件事情是添加丟失的列。我們使用reindex來幫助我們完成。技巧是添加全部的列然后讓pandas去添加所有缺失的數據。df_sum=df_sum.reindex(columns=df.columns)df_sum現在我們已經有了一個格式良好的DataFrame，我們可以使用append來把它加入到已有的內容中。df_final=df.append(df_sum,ignore_index=True)df_final.tail()額外的數據變換另外一個例子，讓我們嘗試給數據集添加狀態的縮寫。對于Excel，最簡單的方式是添加一個新的列，對州名使用vlookup函數并填充縮寫欄。我進行了這樣的操作，下面是其結果的截圖：你可以注意到，在進行了vlookup后，有一些數值并沒有被正確的取得。這是因為我們拼錯了一些州的名字。在Excel中處理這一問題是一個巨大的挑戰（對于大型數據集而言）幸運的是，使用pandas我們可以利用強大的python生態系統?？紤]如何解決這類麻煩的數據問題，我考慮進行一些模糊文本匹配來決定正確的值。幸運的是其他人已經做了很多這方面的工作。fuzzywuzzy庫包含一些非常有用的函數來解決這類問題。首先要確保你安裝了他。我們需要的另外一段代碼是州名與其縮寫的映射表。而不是親自去輸入它們，谷歌一下你就能找到這段代碼code。首先導入合適的fuzzywuzzy函數并且定義我們的州名映射表。fromfuzzywuzzyimportfuzzfromfuzzywuzzyimportprocessstate_to_code={"VERMONT":"VT","GEORGIA":"GA","IOWA":"IA","ArmedForcesPacific":"AP","GUAM":"GU","KANSAS":"KS","FLORIDA":"FL","AMERICANSAMOA":"AS","NORTHCAROLINA":"NC","HAWAII":"HI","NEWYORK":"NY","CALIFORNIA":"CA","ALABAMA":"AL","IDAHO":"ID","FEDERATEDSTATESOFMICRONESIA":"FM","ArmedForcesAmericas":"AA","DELAWARE":"DE","ALASKA":"AK","ILLINOIS":"IL","ArmedForcesAfrica":"AE","SOUTHDAKOTA":"SD","CONNECTICUT":"CT","MONTANA":"MT","MASSACHUSETTS":"MA","PUERTORICO":"PR","ArmedForcesCanada":"AE","NEWHAMPSHIRE":"NH","MARYLAND":"MD","NEWMEXICO":"NM","MISSISSIPPI":"MS","TENNESSEE":"TN","PALAU":"PW","COLORADO":"CO","ArmedForcesMiddleEast":"AE","NEWJERSEY":"NJ","UTAH":"UT","MICHIGAN":"MI","WESTVIRGINIA":"WV","WASHINGTON":"WA","MINNESOTA":"MN","OREGON":"OR","VIRGINIA":"VA","VIRGINISLANDS":"VI","MARSHALLISLANDS":"MH","WYOMING":"WY","OHIO":"OH","SOUTHCAROLINA":"SC","INDIANA":"IN","NEVADA":"NV","LOUISIANA":"LA","NORTHERNMARIANAISLANDS":"MP","NEBRASKA":"NE","ARIZONA":"AZ","WISCONSIN":"WI","NORTHDAKOTA":"ND","ArmedForcesEurope":"AE","PENNSYLVANIA":"PA","OKLAHOMA":"OK","KENTUCKY":"KY","RHODEISLAND":"RI","DISTRICTOFCOLUMBIA":"DC","ARKANSAS":"AR","MISSOURI":"MO","TEXAS":"TX","MAINE":"ME"}這里有些介紹模糊文本匹配函數如何工作的例子。process.extractOne("Minnesotta",choices=state_to_code.keys())('MINNESOTA',95)process.extractOne("AlaBAMMazzz",choices=state_to_code.keys(),score_cutoff=80)現在我知道它是如何工作的了，我們創建自己的函數來接受州名這一列的數據然后把他轉換為一個有效的縮寫。這里我們使用score_cutoff的值為80。你可以做一些調整，看看哪個值對你的數據來說比較好。你會注意到，返回值要么是一個有效的縮寫，要么是一個np.nan所以域中會有一些有效的值。defconvert_state(row):abbrev=process.extractOne(row["state"],choices=state_to_code.keys(),score_cutoff=80)ifabbrev:returnstate_to_code[abbrev[0]]returnnp.nan把這列添加到我們想要填充的單元格，然后用NaN填充它df_final.insert(6,"abbrev",np.nan)df_final.head()我們使用apply來把縮寫添加到合適的列中。df_final['abbrev']=df_final.apply(convert_state,axis=1)df_final.tail()我覺的這很酷。我們已經開發出了一個非常簡單的流程來智能的清理數據。顯然，當你只有15行左右數據的時候這沒什么了不起的。但是如果是15000行呢？在Excel中你就必須進行一些人工清理了。分類匯總在本文的最后一節中，讓我們按州來做一些分類匯總（subtotal）。在Excel中，我們會用subtotal工具來完成。輸出如下：在pandas中創建分類匯總，是使用groupby來完成的。df_sub=df_final[["abbrev","Jan","Feb","Mar","total"]].groupby('abbrev').sum()df_sub然后，我們想要通過對dataframe中所有的值使用applymap來把數據單位格式化為貨幣。defmoney(x):return"${:,.0f}".format(x)formatted_df=df_sub.applymap(money)formatted_df格式化看上去進行的很順利，現在我們可以像之前那樣獲取總和了。sum_row=df_sub[["Jan","Feb","Mar","total"]].sum()sum_rowJan1462000Feb1507000Mar717000total3686000dtype:int64把值變換為列然后進行格式化。df_sub_sum=pd.DataFrame(data=sum_row).Tdf_sub_sum=df_sub_sum.applymap(money)df_sub_sum最后，把總和添加到DataFrame中。final_table=formatted_df.append(df_sub_sum)final_table你可以注意到總和行的索引號是‘0'。我們想要使用rename來重命名它。final_table=final_table.rename(index={0:"Total"})final_table結論到目前為止，大部分人都已經知道使用pandas可以對數據做很多復雜的操作——就如同Excel一樣。因為我一直在學習pandas，但我發現我還是會嘗試記憶我是如何在Excel中完成這些操作的而不是在pandas中。我意識到把它倆作對比似乎不是很公平——它們是完全不同的工具。但是，我希望能接觸到哪些了解Excel并且想要學習一些可以滿足分析他們數據需求的其他替代工具的那些人。我希望這些例子可以幫助到其他人，讓他們有信心認為他們可以使用pandas來替換他們零碎復雜的Excel，進行數據操作。

python中str.find和 in list的區別使用

在一個str中查找特定的字符串，使用string1.find(substring)的語法，這種查找時一種模糊查找；

但是在一個list中，如果判斷是否包含某個項目，是一個絕對的相等的比較，空格都需要匹配；

所以使用查找匹配時可以采用的方法是：

1.將list轉化為str之后模糊匹配：

比如 if str(list1).find(substring) != -1

2.將list中的所有的字符串都去掉特殊字符以及空格；

比如：

for item in list1:

item.replace(' ','')

再用if substring in list1:

當前文章：模糊匹配函數python 模糊匹配函數分組
轉載來源：http://m.kartarina.com/article26/dodsejg.html

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