Python编程实例-正则表达式在数据清洗中的使用技巧
正则表达式在数据清洗中的使用技巧
文章目录
- 正则表达式在数据清洗中的使用技巧
- 1、删除不需要的字符
- 2、提取特定模式
- 3、替换模式
- 4、验证数据格式
- 5、根据模式拆分字符串
- 6、使用正则表达式清理Pandas数据框
- 7、总结
如果你是一名Linux或Mac用户，你可能已经在命令行中使用过grep通过匹配模式来搜索文件。正则表达式（regex）允许你根据模式搜索、匹配和操作文本。这使得它们成为文本处理和数据清洗的强大工具。
在Python中进行正则表达式匹配操作，你可以使用内置的re模块。在本教程中，我们将探讨如何使用正则表达式来清理数据。我们将研究删除不需要的字符、提取特定模式、查找和替换文本等等。
1、删除不需要的字符
首先，让我们导入内置的re模块：
import re
字符串字段（几乎）总是需要在分析之前进行广泛清理。不需要的字符——通常是由于格式不同而产生的——可能会使你的数据难以分析。正则表达式可以帮助你高效地删除这些字符。
你可以使用re模块中的sub()函数来替换或删除所有出现的一个模式或特殊字符。假设你有包含破折号和括号的电话号码字符串。你可以按照如下方式删除它们：
text =