Python: Срезы строк
Когда мы работаем со строками в программировании, из них регулярно приходится извлекать некую часть. Например, нам нужно выяснить, присутствует ли меньшая строка внутри большей. В этом уроке мы разберемся, как это сделать.
Подстрока — это некоторая часть строки, которую нужно найти и извлечь.
Представим, что у нас есть дата в таком формате: 12-08-2034. Нам нужно извлечь из нее подстроку, в которую входит только год.
Если подумать логически, то нужно посчитать индекс символа, с которого начинается год, и затем извлечь четыре символа. Индексы в строке начинаются с нуля, значит, первый символ года доступен по индексу 6, а последний символ — по индексу 9. Проверим:
value = '12-08-2034' print(value[6]) # => 2 print(value[9]) # => 4 Зная эти индексы, мы можем воспользоваться срезами и получить нужную подстроку:
value = '12-08-2034' year = value[6:10] print(year) # => 2034 Срезы для строк в Python — это механизм, с помощью которого извлекается подстрока по указанным параметрам. В примере выше мы взяли подстроку с 6 индекса по 10 индекс, не включая, то есть с 6 по 9 включительно. Формула выглядит так:
str[начальный индекс:конечный индекс] # Пара примеров value = '01-12-9873' # Срез строки это всегда строка, # даже если внутри строки было число. value[1:2] # '1' value[3:5] # '12' Срезы — механизм с большим количеством вариаций. Например, если не указать вторую границу, то извлечение произойдет до конца строки. То же самое с первой границей — началом строки:
value = 'Hexlet' value[3:] # 'let' value[:3] # 'Hex' Можно указать даже отрицательные индексы. В таком случае отсчет идет с обратной стороны:
value = 'Hexlet' # Правая граница отрицательная. Считаем -1 от конца строки value[3:-1] # 'le' # Левая граница отрицательная. Считаем -5 от конца строки value[-5:3] # 'ex' У срезов два обязательных параметра, но иногда используется и третий.
У срезов есть третий необязательный параметр — шаг извлечения. По умолчанию он равен единице, но мы можем его изменить:
value = 'Hexlet' value[1:5:2] # el # 1:5 это 'exle' # шаг 2 это каждый второй, то есть 'e' и 'l' Все это можно комбинировать с открытыми границами, то есть без указания начала или конца:
value = 'Hexlet' value[:5:2] # 'Hxe' value[1::2] # 'elt' Шаг может быть отрицательным, в таком случае он берется с конца. Из этого вытекает самый популярный способ использования шага — переворот строки:
value = 'Hexlet' # Пропускаем обе границы value[::-1] # 'telxeH' Если используется отрицательный шаг, и элементы среза извлекаются в обратном порядке — тогда и границы среза тоже нужно указывать в обратном порядке. Первой указывается правая граница среза, второй — левая:
value = 'Hexlet' # Символ с индексом 1 не будет включен в подстроку value[4:1:-1] # 'elx' Срезы можно указывать не только через числа, но и с использованием переменных:
value = 'Hexlet' start = 1 end = 5 value[start:end] # 'exle' Соберем все вместе:
value = 'Hexlet' value[::] = 'Hexlet' # Вся строка value[:] = 'Hexlet' # Вся строка value[::2] = 'Hxe' # Четные по порядку символы value[1::2] = 'elt' # Нечетные по порядку символы value[::-1] = 'telxeH' # Вся строка в обратном порядке value[5:] = 't' # Строка, начиная с шестого символа value[:5] = 'Hexle' # Строка до шестого символа value[-2:1:-1] = 'elx' # Все символы с предпоследнего до третьего в обратном порядке. Во всех случаях выборки от большего индекса к меньшему нужно указывать шаг Как видите, срезы способны на многое. Не переживайте, если прямо сейчас не запомните все эти комбинации — это нормально. Со временем вы научитесь их использовать, не подглядывая в документацию.
Задание
В переменной value лежит значение Hexlet . Извлеките из него и выведите на экран срез, который получит подстроку xle . Это задание можно сделать разными способами.
Упражнение не проходит проверку — что делать? ��
Если вы зашли в тупик, то самое время задать вопрос в «Обсуждениях». Как правильно задать вопрос:
- Обязательно приложите вывод тестов, без него практически невозможно понять что не так, даже если вы покажете свой код. Программисты плохо исполняют код в голове, но по полученной ошибке почти всегда понятно, куда смотреть.
В моей среде код работает, а здесь нет ��
Тесты устроены таким образом, что они проверяют решение разными способами и на разных данных. Часто решение работает с одними входными данными, но не работает с другими. Чтобы разобраться с этим моментом, изучите вкладку «Тесты» и внимательно посмотрите на вывод ошибок, в котором есть подсказки.
Мой код отличается от решения учителя ��
Это нормально ��, в программировании одну задачу можно выполнить множеством способов. Если ваш код прошел проверку, то он соответствует условиям задачи.
В редких случаях бывает, что решение подогнано под тесты, но это видно сразу.
Прочитал урок — ничего не понятно ��
Создавать обучающие материалы, понятные для всех без исключения, довольно сложно. Мы очень стараемся, но всегда есть что улучшать. Если вы встретили материал, который вам непонятен, опишите проблему в «Обсуждениях». Идеально, если вы сформулируете непонятные моменты в виде вопросов. Обычно нам нужно несколько дней для внесения правок.
Кстати, вы тоже можете участвовать в улучшении курсов: внизу есть ссылка на исходный код уроков, который можно править прямо из браузера.
Полезное
Определения
- Срезы для строк — механизм, с помощью которого извлекается подстрока по указанным параметрам.
Команда cut в питоне
Задание стоит следующее. В линукс есть команда cut, которая может вырезать определенный столбец из табулированного текста. Нужно создать аналог этой команды на питоне, чтобы выполнялось точно такое же действие. Надеюсь обьяснил нормально)
Лучшие ответы ( 1 )
94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:
Обрезка по последнему полю (команда cut)
можно ли сократить кол-во команд в данном случае? $ find . -type f | rev | cut -d"/" -f 1 | rev .
Как открыть файл на питоне, чтобы внутри содержимый код работал при открытии на питоне?
Хочу открыть файл, чтобы внутри код работал на питоне: >>> a = open(r’F:\python\py\Madi.
CUT
<lj-cut text="ВАШ ПОДЗАГОЛОВОК"> СПРЯТАННЫЙ ТЕКСТ </lj-cut> токо так не пашет, мне надо типо.
Cut в OS X
Все знают, что яблочные решили не делать операцию "Вырезать" для Finder’а. Но в интернете можно.
Утилита cut
Вам необходимо реализовать упрощенный аналог утилиты cut. Эта утилита должна принимать на вход.
5890 / 3348 / 1034
Регистрация: 03.11.2009
Сообщений: 9,977
Сообщение было отмечено Derevensky как решение
Решение
[root@soln-sr549 /root]# echo "qwe wer ert" | cut -d' ' -f 2 wer
st = 'qwe wer ert' print(st.split()[1])
87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь
Добрый день. Вероятность того что команда а и команда б забьет 2,3,4,5 голов
Команда а, сыграла дома 12 матчей забила 17 мячей и пропустила 7 Команда б, сыграла в гостях 12.
как создать cut?
всем привет. на форумах есть такой бб-код cut как такое создается на html? т.е. мне надо.
Не запускается Cut the Rope
Добрый день! Не могу запустить Cut the rope на Window 8 выскакивает ошибка: "Unable to start.
Аналог утилиты cut
Доброго всем времени суток! Имею опыт программирования на c/c++/c#. Возникла необходимость написать.
Найти вероятность, что команда забьет 3 или больше голов, если команда забивает 2,34 гола за матч
Известно что в среднем хоккейная команда забивает 2,34 гола за матч. Какова вероятность того что.
10 приемов Python Pandas, которые сделают вашу работу более эффективной
Pandas — это широко используемый пакет Python для структурированных данных. Существует много хороших учебных пособий на данную тематику, но здесь мы бы хотели раскрыть несколько интересных приемов, которые, вероятно, еще пока неизвестны читателю, но могут оказаться крайне полезными.
read_csv
Все знают эту команду. Но если данные, которые вы пытаетесь прочитать, слишком большие, попробуйте добавить команду nrows = 5 , чтобы прочитать сначала небольшую часть данных перед загрузкой всей таблицы. В этом случае вам удастся избежать ситуации выбора неверного разделителя (не всегда в данных есть разделение в виде запятой).
(Или вы можете использовать команду ‘head’ в linux для проверки первых 5 строк в любом текстовом файле: head -c 5 data.txt )
Затем вы можете извлечь список столбцов, используя df.columns.tolist() , а затем добавить команду usecols = [‘c1’, ‘c2’,…], чтобы извлечь только нужные вам столбцы. Кроме того, если вы знаете типы данных определенных столбцов, вы можете добавить dtype = для более быстрой загрузки. Еще одно преимущество этой команды в том, что если у вас есть столбец, который содержит как строки, так и числа, рекомендуется объявить его тип строковым, чтобы не возникало ошибок при попытке объединить таблицы, используя этот столбец в качестве ключа.
select_dtypes
Если предварительная обработка данных должна выполняться в Python, то эта команда сэкономит ваше время. После чтения из таблицы типами данных по умолчанию для каждого столбца могут быть bool, int64, float64, object, category, timedelta64 или datetime64. Вы можете сначала проверить распределение с помощью
df.dtypes.value_counts()
чтобы узнать все возможные типы данных вашего фрейма, затем используйте
df.select_dtypes(include=[‘float64’, ‘int64’])
чтобы выбрать субфрейм только с числовыми характеристиками.
сopy
Это важная команда. Если вы сделаете:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(< ‘a’:[0,0,0], ‘b’: [1,1,1]>)
df2 = df1
df2[‘a’] = df2[‘a’] + 1
df1.head()
Вы обнаружите, что df1 изменен. Это потому, что df2 = df1 не делает копию df1 и присваивает ее df2, а устанавливает указатель, указывающий на df1. Таким образом, любые изменения в df2 приведут к изменениям в df1. Чтобы это исправить, вы можете сделать либо:
df2 = df1.copy ()
from copy import deepcopy
df2 = deepcopy(df1)
map
Это классная команда для простого преобразования данных. Сначала вы определяете словарь, в котором «ключами» являются старые значения, а «значениями» являются новые значения.
level_map =
df[‘c_level’] = df[‘c’].map(level_map)
Например: True, False до 1, 0 (для моделирования); определение уровней; определяемые пользователем лексические кодировки.
apply or not apply?
Если нужно создать новый столбец с несколькими другими столбцами в качестве входных данных, функция apply была бы весьма полезна.
def rule(x, y):
if x == ‘high’ and y > 10:
return 1
else:
return 0
df = pd.DataFrame(< 'c1':[ 'high' ,'high', 'low', 'low'], 'c2': [0, 23, 17, 4]>)
df['new'] = df.apply(lambda x: rule(x['c1'], x['c2']), axis = 1)
df.head()
В приведенных выше кодах мы определяем функцию с двумя входными переменными и используем функцию apply, чтобы применить ее к столбцам ‘c1’ и ‘c2’.
но проблема «apply» заключается в том, что иногда она занимает очень много времени.
Скажем, если вы хотите рассчитать максимум из двух столбцов «c1» и «c2», конечно, вы можете применить данную команду
df[‘maximum’] = df.apply(lambda x: max(x[‘c1’], x[‘c2’]), axis = 1)
но это будет медленнее, нежели:
df[‘maximum’] = df[[‘c1’,’c2']].max(axis =1)
Вывод: не используйте команду apply, если вы можете выполнить ту же работу используя другие функции (они часто быстрее). Например, если вы хотите округлить столбец ‘c’ до целых чисел, выполните округление (df [‘c’], 0) вместо использования функции apply.
value counts
Это команда для проверки распределения значений. Например, если вы хотите проверить возможные значения и частоту для каждого отдельного значения в столбце «c», вы можете применить
df[‘c’].value_counts()
Есть несколько полезных приемов / функций:
A. normalize = True : если вы хотите проверить частоту вместо подсчетов.
B. dropna = False : если вы хотите включить пропущенные значения в статистику.
C. sort = False : показать статистику, отсортированную по значениям, а не по количеству.
D. df[‘c].value_counts().reset_index().: если вы хотите преобразовать таблицу статистики в датафрейм Pandas и управлять ими.
количество пропущенных значений
При построении моделей может потребоваться исключить строку со слишком большим количеством пропущенных значений / строки со всеми пропущенными значениями. Вы можете использовать .isnull () и .sum () для подсчета количества пропущенных значений в указанных столбцах.
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(< ‘id’: [1,2,3], ‘c1’:[0,0,np.nan], ‘c2’: [np.nan,1,1]>)
df = df[[‘id’, ‘c1’, ‘c2’]]
df[‘num_nulls’] = df[[‘c1’, ‘c2’]].isnull().sum(axis=1)
df.head()
выбрать строки с конкретными идентификаторами
В SQL мы можем сделать это, используя SELECT * FROM… WHERE ID в («A001», «C022»,…), чтобы получить записи с конкретными идентификаторами. Если вы хотите сделать то же самое с pandas, вы можете использовать:
df_filter = df ['ID']. isin (['A001', 'C022', . ])
df [df_filter]
Percentile groups
Допустим, у вас есть столбец с числовыми значениями, и вы хотите классифицировать значения в этом столбце по группам, скажем, топ 5% в группу 1, 5–20% в группу 2, 20–50% в группу 3, нижние 50% в группу 4. Конечно, вы можете сделать это с помощью pandas.cut, но мы бы хотели представить другую функцию:
import numpy as np
cut_points = [np.percentile(df[‘c’], i) for i in [50, 80, 95]]
df[‘group’] = 1
for i in range(3):
df[‘group’] = df[‘group’] + (df[‘c’] < cut_points[i])
# or Которая быстро запускается (не применяется функция apply).to_csv
Опять-таки, это команда, которую используют все. Отметим пару полезных приемов. Первый:print(df[:5].to_csv())Вы можете использовать эту команду, чтобы напечатать первые пять строк того, что будет записано непосредственно в файл.
Еще один прием касается смешанных вместе целых чисел и пропущенных значений. Если столбец содержит как пропущенные значения, так и целые числа, тип данных по-прежнему будет float, а не int. Когда вы экспортируете таблицу, вы можете добавить float_format = '%. 0f', чтобы округлить все числа типа float до целых чисел. Используйте этот прием, если вам нужны только целочисленные выходные данные для всех столбцов – так вы избавитесь от всех назойливых нулей ‘.0’ .
Pandas как категоризировать возраст базы
cut () разбивает данные на интервалы по заданным границам, а qcut () разбивает данные на интервалы равного размера.
Пример использования cut () для категоризации возраста на группы «дети», «подростки», «взрослые» и «пожилые»:
import pandas as pd # DataFrame с возрастом df = pd.DataFrame() # Границы возрастных категорий bins = [0, 18, 30, 60, 120] # Новый столбец с категориями возраста df['возрастная группа'] = pd.cut(df['возраст'], bins, labels=['дети', 'подростки', 'взрослые', 'пожилые']) print(df)возраст возрастная группа 0 12 дети 1 25 подростки 2 36 взрослые 3 54 взрослые 4 67 пожилые 5 80 пожилыеТаким образом, был создан новый столбец «возрастная группа», который содержит категории возраста на основе границ, заданных в bins. Категории обозначены метками, указанными в параметре labels.
Категоризация возраста в Pandas при помощи библиотеку NumPy и функции digitize ()
Функция digitize () разбивает данные на интервалы по заданным границам и возвращает индексы интервалов для каждого элемента входного массива.
Пример использования digitize () для категоризации возраста на группы «дети», «подростки», «взрослые» и «пожилые»:
import pandas as pd import numpy as np # Создаем DataFrame с возрастом df = pd.DataFrame() # Определяем границы возрастных категорий bins = [0, 18, 30, 60, np.inf] # Добавляем новый столбец с категориями возраста df['возрастная группа'] = np.digitize(df['возраст'], bins, right=True) # Заменяем числовые индексы на категории labels = df['возрастная группа'] = df['возрастная группа'].replace(labels) print(df)возраст возрастная группа 0 12 дети 1 25 подростки 2 36 взрослые 3 54 взрослые 4 67 пожилые 5 80 пожилыеТаким образом, был создан новый столбец «возрастная группа», который содержит категории возраста на основе границ, заданных в bins. Индексы категорий обозначены числами от 1 до 4, затем мы заменили числовые индексы на категории, используя словарь labels.