数字正则表达式 - python [关闭]答案

【问题标题】：Regex on numbers - python [closed]数字正则表达式 - python [关闭]
【发布时间】：2020-04-22 00:49:39
【问题描述】：

我是正则表达式的新手，我需要一些帮助。我有一个数据框，其中我得到了带有数量的列，在大多数情况下，它类似于 869,850.0 并且我只需要数字以 950.00 或 999.00 结尾的行我不需要像 999.1 这样的东西。我没有想出如何在熊猫中归档这些值。

所以我正在尝试使用正则表达式匹配，因为我是新手，所以我只知道如何获取 number unit 。类似 [^.]*.但是我不知道如何申请以及如何继续，有人可以帮助我吗？

【问题讨论】：

你能给我们看一些代码吗？
试试这个：^[0-9]+(\.0+)?$ 我认为不带小数的数字也是可以接受的。

标签： python regex pandas

【解决方案1】：

你也可以试试这个：

     df = pd.DataFrame({'a': ['850890.0', '850999.0', '850990.0', '850995.0']})
     print(df)
               a
     0  850890.0
     1  850999.0
     2  850990.0
     3  850950.0

     #create a regex to find all numbers
     numbers = ['999.0', '950.0']

     #now put these values in a pattern
     pattern =  r'(?:{})'.format('|'.join(numbers))
     pattern
     '(?:999.0|950.0)'

     dfnew = df['a'].str.findall(pattern).apply(''.join,1)
     print(dfnew)
     0         
     1    999.0     
     2    
     3    950.0
     Name: a, dtype: object

【讨论】：

【解决方案2】：

使用modulo (%) 代替正则表达式。它会给你除法后的余数，如果给出 10 的幂，它可以用来得到一个数字的“尾巴”。这个尾巴可以根据你的条件来检查。

在您的情况下，除以 1000 的余数为您提供您正在寻找的余数，请参见以下示例：

import pandas as pd

s = pd.Series([
    1950., 
    1012950., 
    2999., 
    1950.1, 
])

s % 1000

# Returns 
# 950.
# 950.
# 999.
# 950.1

(s % 1000).isin([999., 950.])  # allowed values

# Returns
# True
# True
# True
# False

s[(s % 1000).isin([999., 950.])]

# Returns
# 1950.
# 1012950.
# 2999.

# Not: 1950.1, because 950.1 is not in [999., 950.]

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您想使用正则表达式，请尝试以下操作：

[0-9]{3}\.0{2}

它将首先匹配 3 个数字，然后匹配点 (.)，然后匹配 2 0。我希望这个正则表达式很容易理解和调整。

您可以在这里尝试正则表达式：

https://regex101.com/

【讨论】：