① python中正則表達式的匹配規則總結
其他關於Python的總結文章請訪問： https://www.jianshu.com/nb/47435944
正則表達式用來匹配字元串，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
在上述的精確匹配後可以跟上一些符號來進行模糊的匹配：
可以使用中括弧的形式進行范圍匹配，中括弧表達式後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弧中 ，比如：
[a-zA-Z] ：匹配一個大、小寫字母
② python 簡單模糊匹配
根據報錯的信息find這個變數是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這個變數在後台列印出來，如以下代碼
forfindinxx:
print"@54",find
iffind.startswith('A1'):
....
...
③ python判斷給定的字元串是否是有效日期的方法
不太清楚你說的有效日期具體指什麼，如果是普通的標准時間格式的話，python有一個模塊有日期格式相關的解析
使用的模塊：
fromdateutilimportparser
相關關鍵解析語句：
str(parser.parse(value))
解析效果：
解析前：
1995 03 21 12 12 12
1995-03-21 12:12:12
1995:03:21 12:12:12
1995/03/21 12:12:12
19950321121212
解析後：
統一變為標准時間格式：1995-03-21 12:12:12
因此利用這個模塊可以匹配到有效日期
希望我的回答可以幫到你：-）
④ 怎麼使用Python中Pandas庫Resample，實現重采樣，完成線性插值
#python中的pandas庫主要有DataFrame和Series類(面向對象的的語言更願意叫類) DataFrame也就是
#數據框(主要是借鑒R裡面的data.frame)，Series也就是序列 ，pandas底層是c寫的 性能很棒，有大神
#做過測試 處理億級別的數據沒問題，起性能可以跟同等配置的sas媲美
#DataFrame索引 df.loc是標簽選取操作，df.iloc是位置切片操作
print(df[['row_names','Rape']])
df['行標簽']
df.loc[行標簽,列標簽]
print(df.loc[0:2,['Rape','Murder']])
df.iloc[行位置,列位置]
df.iloc[1,1]#選取第二行，第二列的值，返回的為單個值
df.iloc[0,2],:]#選取第一行及第三行的數據
df.iloc[0:2,:]#選取第一行到第三行（不包含）的數據
df.iloc[:,1]#選取所有記錄的第一列的值，返回的為一個Series
df.iloc[1,:]#選取第一行數據，返回的為一個Series
print(df.ix[1,1]) # 更廣義的切片方式是使用.ix，它自動根據你給到的索引類型判斷是使用位置還是標簽進行切片
print(df.ix[0:2])
#DataFrame根據條件選取子集 類似於sas裡面if、where ,R裡面的subset之類的函數
df[df.Murder>13]
df[(df.Murder>10)&(df.Rape>30)]
df[df.sex==u'男']
#重命名 相當於sas裡面的rename R軟體中reshape包的中的rename
df.rename(columns={'A':'A_rename'})
df.rename(index={1:'other'})
#刪除列 相當於sas中的drop R軟體中的test['col']<-null
df.drop(['a','b'],axis=1) or del df[['a','b']]
#排序 相當於sas裡面的sort R軟體裡面的df[order(x),]
df.sort(columns='C') #行排序 y軸上
df.sort(axis=1) #各個列之間位置排序 x軸上
#數據描述 相當於sas中proc menas R軟體裡面的summary
df.describe()
#生成新的一列 跟R裡面有點類似
df['new_columns']=df['columns']
df.insert(1,'new_columns',df['B']) #效率最高
df.join(Series(df['columns'],name='new_columns'))
#列上面的追加 相當於sas中的append R裡面cbind()
df.append(df1,ignore_index=True)
pd.concat([df,df1],ignore_index=True)
#最經典的join 跟sas和R裡面的merge類似 跟sql裡面的各種join對照
merge()
#刪除重行 跟sas裡面nokey R裡面的which(!plicated(df[])類似
df.drop_plicated()
#獲取最大值 最小值的位置 有點類似矩陣裡面的方法
df.idxmin(axis=0 ) df.idxmax(axis=1) 0和1有什麼不同 自己摸索去
#讀取外部數據跟sas的proc import R裡面的read.csv等類似
read_excel() read_csv() read_hdf5() 等
與之相反的是df.to_excel() df.to_ecv()
#缺失值處理 個人覺得pandas中缺失值處理比sas和R方便多了
df.fillna(9999) #用9999填充
#鏈接資料庫 不多說 pandas裡面主要用 MySQLdb
import MySQLdb
conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="",db="mysql",use_unicode=True,charset="utf8")
read_sql() #很經典
#寫數據進資料庫
df.to_sql('hbase_visit',con, flavor="mysql", if_exists='replace', index=False)
#groupby 跟sas裡面的中的by R軟體中dplyr包中的group_by sql裡面的group by功能是一樣的 這里不多說
#求啞變數
miper=pd.get_mmies(df['key'])
df['key'].join(mpier)
#透視表 和交叉表 跟sas裡面的proc freq步類似 R裡面的aggrate和cast函數類似
pd.pivot_table()
pd.crosstab()
#聚合函數經常跟group by一起組合用
df.groupby('sex').agg({'height':['mean','sum'],'weight':['count','min']})
#數據查詢過濾
test.query("0.2
將STK_ID中的值過濾出來
stk_list = ['600809','600141','600329']中的全部記錄過濾出來，命令是：rpt[rpt['STK_ID'].isin(stk_list)].
將dataframe中，某列進行清洗的命令
刪除換行符：misc['proct_desc'] = misc['proct_desc'].str.replace('\n', '')
刪除字元串前後空格：df["Make"] = df["Make"].map(str.strip)
如果用模糊匹配的話，命令是：
rpt[rpt['STK_ID'].str.contains(r'^600[0-9]{3}$')]
對dataframe中元素，進行類型轉換
df['2nd'] = df['2nd'].str.replace(',','').astype(int) df['CTR'] = df['CTR'].str.replace('%','').astype(np.float64)
#時間變換 主要依賴於datemie 和time兩個包
http://www.2cto.com/kf/201401/276088.html
#其他的一些技巧
df2[df2['A'].map(lambda x:x.startswith('61'))] #篩選出以61開頭的數據
df2["Author"].str.replace("<.+>", "").head() #replace("<.+>", "")表示將字元串中以」<」開頭;以」>」結束的任意子串替換為空字元串
commits = df2["Name"].head(15)
print commits.unique(), len(commits.unique()) #獲的NAME的不同個數，類似於sql裡面count(distinct name)
#pandas中最核心 最經典的函數apply map applymap