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在Python中,每次取最大或者最小元素比较容易,直接用max或者min函数就行,如下面代码:
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#Input:
a = [1,3,4,3,7,3,9,3,1,2]
print('max a is:', max(a))
print('min a is:', min(a))
#output:
max a is: 9
min a is: 1
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3
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1
2
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但是有时候我们需要输出最大或最小的N个数,这样的话如果只是用max和min的话就需要加一层循环,比较麻烦,这个时候可以考虑用nlargest和nsmallest函数了,如下代码:
#Input:
import heapq
a = [1,3,4,3,7,3,9,3,1,2]
print('3-largest a is:', heapq.nlargest(3,a))
print('3-smallest a is:', heapq.nsmallest(3,a))
#output:
3-largest a is: [9, 7, 4]
3-smallest a is: [1, 1, 2]
1
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9
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通过上面代码就可以输出N个最大或最小值了,当然,对于列表来说,可以通过sorted函数进行排序后再通过切片的方法也行,如下代码:
#Input:
a = [1,3,4,3,7,3,9,3,1,2]
print('3-smallest a is:', sorted(a)[:3])
print('3-largest a is:', sorted(a)[-3:])
#output:
3-smallest a is: [1, 1, 2]
3-largest a is: [4, 7, 9]
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这个方法也非常的简单,同时也不需要再加载别的扩展包。
Pos()功能在一个字符串中查找所包含的另一个字符串的起始位置。语法Pos ( string1, string2 {, start } )
参数string1:string类型,指定要从中查找子串string2的字符串string2:string类型,指定要在string1中查找的字符串start:long类型,可选项,指定从string1的第几个字符开始查找。缺省值为1返回值Long。函数执行成功时返回在start位置后string2在string1中第一次出现的起始位置。如果在string1中按指定要求未找到string2、或start的值超过了string1的长度,那么Pos()函数返回0。如果任何参数的值为NULL,Pos()函数返回NULL。用法Pos()函数在字符串查找时区分大小写,因此,"aa"不匹配"AA"。
拓展资料:
公式的运用
一、数字处理
1、取绝对值函数
公式:=ABS(数字)
2、取整函数
公式:=INT(数字)
3、四舍五入函数
公式:=ROUND(数字,小数位数)
二、判断公式
1、如果计算的结果值错误那么显示为空
公式:=IFERROR(数字/数字,)
说明:如果计算的结果错误则显示为空,否则正常显示。
2、IF语句的多条件判定及返回值
公式:IF(AND(单元格(逻辑运算符)数值,指定单元格=返回值1),返回值2,)
说明:所有条件同时成立时用AND,任一个成立用OR函数。
三、常用的统计公式
1、统计在两个表格中相同的内容
公式:B2=COUNTIF(数据源:位置,指定的,目标位置)
说明:如果返回值大于0说明在另一个表中存在,0则不存在。
如果,在此示例中所用到的公式为:B2=COUNTIF(Sheet15!A:A,A2)
2、统计不重复的总数据
公式:C2=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A2:A8,A2:A8))
说明:用COUNTIF函数统计出源数据中每人的出现次数,并用1除的方式把变成分数,最后再相加。
四、数据求和公式
1、隔列求和的应用
公式:H3=SUMIF($A$2:$G$2,H$2,A3:G3)或=SUMPRODUCT((MOD(COLUMN(B3:G3),2)=0)*B3:G3)
说明:如果在标题行中没有规则就可以用第2个公式
2、单条件应用之求和
公式:F2=SUMIF(A:A,C:C)
说明:这是SUMIF函数的最基础的用法
五、查找与引用公式
1、单条件查找
说明:VLOOKUP是excel中最常用的查找方式
六、字符串处理公式
1、多单元格字符串的合并
说明:Phonetic函数只能合并字符型数据,不能合并数值。
2、截取结果3位之外的部分
说明:LEN计算总长度,LEFT从左边截总长度-3个。
01 Re概览
Re模块是python的内置模块,提供了正则表达式在python中的所有用法,默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹(如 ..\Python\Python37\Lib)。主要提供了3大类字符串操作方法:
字符查找/匹配
字符替换
字符分割
由于是面向字符串类型的模块,就不得不提到字符串编码类型。re模块中,模式串和搜索串既可以是 Unicode 字符串 (常用str类型) ,也可以是8位字节串 (bytes,2位16进制数字,例如\xe5) , 但要求二者必须是同类型字符串。
02 字符串查找/匹配
预编译:compile
在介绍查找和匹配函数前,首先需要知道re的compile函数,该函数可以将一个模式串编译成正则表达式类型,以便后续快速匹配和复用
import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') type(pattern) #re.Pattern
此例创建了一个正则表达式式对象 (re.pattern) ,命名为pattern,用于匹配2-5位小写字母的模式串。后续在使用其他正则表达式函数时,即可使用pattern进行方法调用。
匹配:match
match函数用于从文本串的起始位置开始匹配,若匹配成功,则返回相应的匹配对象,此时可调用group()方法返回匹配结果,也可用span()方法返回匹配起止下标区间;否则返回None
import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.match(text1) print(res) # if res: print(res.group()) #this print(res.span()) #(0, 4) text2 = '是的, this is a re test' print(pattern.match(text2))#None
match函数还有一个变形函数fullmatch,当且仅当模式串与文本串刚好全部匹配时,返回一个匹配对象,否则返回None
搜索:search
match只提供了从文本串起始位置匹配的结果,如果想从任意位置匹配,则可调用search方法,与match方法类似,当任意位置匹配成功,则立即返回一个匹配对象,也可调用span()方法获取起止区间、调用group方法获得匹配文本串
import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.search(text1) print(res) # if res: print(res.group()) #is print(res.span()) #(4, 7) pattern2 = re.compile(r'\s[a-z]{5}') text2 = '是的,this is a re test' print(pattern2.search(text2))#None
match和search均用于匹配单个结果,唯一区别在于前者是从起始位置开始匹配,而后者从任意位置匹配,匹配成功则返回一个match对象。
全搜索:findall/finditer
几乎是最常用的正则表达式函数,用于寻找所有匹配的结果,例如在爬虫信息提取中,可非常方便地提取所有匹配字段
import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.findall(text1) print(res) #[' is', ' re', ' test']
findall返回的是一个列表对象类型,当无匹配对象时,返回一个空列表。为了避免因同时返回大量匹配结果占用过多内存,可以调用finditer函数返回一个迭代器类型,其中每个迭代元素是一个match对象,可继续调用group和span方法获取相应结果
import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.finditer(text1) for r in res: print(r.group()) """ is re test """
当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时,上述所有方法也可直接调用re类函数,而无需事先编译。此时各方法的第一个参数为模式串。
import re pattern = re.compile(r'\d{2,5}') text = 'this is re test' re.findall('[a-z]+', text) #['this', 'is', 're', 'test'] 03 字符串替换/分割
替换:sub/subn
当需要对文本串进行条件替换时,可调用re.sub实现 (当然也可先编译后再用调用实例方法) ,相应参数分别为模式串、替换格式、文本串,还可以通过增加缺省参数限定替换次数和匹配模式。通过在模式串进行分组,可实现字符串的格式化替换(类似字符串的format方法),以实现特定任务。
import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.sub('-', '', text)) #'today is 20200305' print(re.sub('-', '', text, 1)) #'today is 202003-05' print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)) #'today is 03/05/2020'
re.sub的一个变形方法是re.subn,区别是返回一个2元素的元组,其中第一个元素为替换结果,第二个为替换次数
import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.subn('-', '', text)) #('today is 20200305', 2)
分割:split
还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割,相当于.split()方法的一个加强版,实现特定模式的分割,返回一个切割后的结果列表
import re text = 'today is a re test, what do you mind?' print(re.split(',', text)) #['today is a re test', ' what do you mind?'] 04 总结
python中的re模块提供了正则表达式的常用方法,每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式
常用的匹配函数:match/fullmatch
常用的搜索函数:search/findall/finditer
常用的替换函数:sub/subn
常用的切割函数:split
还有其他很多方法,但不是很常用,具体可参考官方文档
另外,python还有第三方正则表达式库regex可供选择
到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了,希望大家以后多多支持!
Python count()方法用于统计字符串里某个字符或子字符串出现的次数,可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。
语法
count()方法语法:
str.count(sub, start= 0,end=len(string))
参数
sub -- 搜索的子字符串
start -- 字符串开始搜索的位置,默认为第一个字符,第一个字符索引值为0
end -- 字符串中结束搜索的位置,字符中第一个字符的索引为0,默认为字符串的最后一个位置。
返回值
该方法返回子字符串在字符串中出现的次数。