pandas 取开头为

在pandas中，要取开头为某个值的数据可以使用.str.startswith()方法来进行操作。这个方法可以用于Series或DataFrame中的字符串列，用来筛选出开头为特定值的数据。

例如，我们有一个包含员工姓名的DataFrame，想要筛选出所有名字以“王”开头的员工。可以使用如下代码来实现：

import pandas as pd

data = {'员工姓名': ['王小明', '张三', '王大锤', '李四', '王花花']}
df = pd.DataFrame(data)

result = df[df['员工姓名'].str.startswith('王')]
print(result)

以上代码将会输出如下结果：

   员工姓名
0  王小明
2  王大锤
4  王花花

可以看到，通过使用.str.startswith()方法，我们成功筛选出了员工姓名开头为“王”的所有数据。

总结来说，pandas中的.str.startswith()方法非常方便，能够快速帮助我们筛选出开头为特定值的数据，是数据分析和处理中常用的方法之一。

相关问题

如何在Python中使用pandas库正确读取Excel文件，并根据特定规则处理数据？例如，数据应包含学校（以C92024开头，后跟两位数学校编号如01、02），学生编号（以001、002开始，也是两位数），请解释步骤和代码示例。

在Python中使用pandas库读取Excel文件并处理这类数据，可以按照以下步骤进行：

1. 安装所需的库：

   pip install pandas openpyxl

2. 导入pandas库：

   import pandas as pd

3. 读取Excel文件：
假设文件名为`example.xlsx`，你可以使用`read_excel`函数读取：

   data = pd.read_excel('example.xlsx', engine='openpyxl')

4. 数据预处理：
对于学校和学生编号的处理，你可以创建新列并应用特定的格式规则。假设学校和学生编号分别在`School`和`StudentID`列，你可以这样做：

- 创建一个新的学校编号列，将所有学校名称从"C9202*"替换为"C92024加上对应的学校编号：

     data['New_School'] = data['School'].str.replace(r'^C9202[0-9]$', 'C92024').astype(str) + data['School'].apply(lambda x: str(int(x.split('.')[1])) if '.' in x else str(int(x[-2:])))

- 同样处理学生编号：

     data['New_StudentID'] = 'C92024' + data['StudentID'].apply(lambda x: str(int(x[3:]) if len(x) > 3 else x))

这里假设学校编号在小数点后（如果有小数点），如果没有则直接取最后两位作为编号；学生编号直接去掉前三位（如果有的话）。

5. 检查数据：
可以查看处理后的数据以确认是否符合预期：

   print(data[['School', 'New_School', 'StudentID', 'New_StudentID']])

6. 保存处理后的数据：

   data.to_excel('formatted_data.xlsx', index=False)

写出python代码，用argparse。能在任何文件夹读取Log。具体如下： 1.读取log，当读取到最后一次出现"My name is kitty"时，从下一行开始读 2.删除所有重复的行，只留第一行 3.第一行按照正则规则1分列后，才知道有多少列，分列符号也不知道有几个空格。写入新的CSV文件Output 4.从下一行开始按照正则规则2分列后，才知道有多少列，，分列符号也不知道有几个空格。继续写入新的CSV文件Output 5.读取CSV文件Output 6.把标题行分为4类，第一类是标题为ABC,DFG的2列，第二类是CAT开头的几列，第三类是DOG开头的几列，第四类是Fish开头的几列 7.把4类标题画成4个曲线图，标注每条线的标题

下面是实现以上要求的 Python 代码，使用了 argparse、pandas、re、os、matplotlib 库：

import argparse
import pandas as pd
import re
import os
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义正则表达式
REGEX1 = r'(?P<col1>[A-Za-z]+)\s+(?P<col2>\d+)\s+(?P<col3>\d+\.\d+)\s+(?P<col4>\d+\.\d+)'
REGEX2 = r'(?P<col1>\d+-\d+-\d+\s+\d+:\d+:\d+)\s+(?P<col2>[A-Za-z]+)\s+(?P<col3>\d+\.\d+)\s+(?P<col4>[A-Za-z]+)'

# 定义函数：读取 log 文件，返回从"My name is kitty"下一行开始的内容
def read_log_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        lines = f.readlines()
        for i, line in enumerate(lines):
            if "My name is kitty" in line:
                return lines[i+1:]
        return []

# 定义函数：删除重复行，只保留第一行
def remove_duplicate_rows(df):
    return df.drop_duplicates(keep='first')

# 定义函数：将数据按正则表达式1分列，并返回 DataFrame 对象
def parse_data1(lines):
    # 取第一行
    line = lines[0].strip()
    # 匹配列名
    columns = list(re.findall(REGEX1, line)[0])
    # 读取数据，生成 DataFrame 对象
    df = pd.DataFrame([re.findall(REGEX1, line)[0]])
    for line in lines[1:]:
        line = line.strip()
        data = list(re.findall(REGEX1, line)[0])
        df.loc[len(df)] = data
    # 重命名列名
    df.columns = columns
    return df

# 定义函数：将数据按正则表达式2分列，并返回 DataFrame 对象
def parse_data2(lines):
    # 取第一行
    line = lines[0].strip()
    # 匹配列名
    columns = list(re.findall(REGEX2, line)[0])
    # 读取数据，生成 DataFrame 对象
    df = pd.DataFrame([re.findall(REGEX2, line)[0]])
    for line in lines[1:]:
        line = line.strip()
        data = list(re.findall(REGEX2, line)[0])
        df.loc[len(df)] = data
    # 重命名列名
    df.columns = columns
    return df

# 定义函数：将 DataFrame 对象写入 CSV 文件
def write_dataframe_to_csv(df, file_path):
    df.to_csv(file_path, index=False)

# 定义函数：读取 CSV 文件，返回 DataFrame 对象
def read_csv_file(file_path):
    return pd.read_csv(file_path)

# 定义函数：根据列名分类，将 DataFrame 分成 4 个子数据集，并绘图
def plot_data(df):
    # 分类
    columns = df.columns.tolist()
    cols_type1 = ['ABC', 'DFG']
    cols_type2 = [col for col in columns if col.startswith('CAT')]
    cols_type3 = [col for col in columns if col.startswith('DOG')]
    cols_type4 = [col for col in columns if col.startswith('Fish')]
    # 绘图
    plt.figure()
    for col in cols_type1:
        plt.plot(df[col], label=col)
    plt.legend()
    plt.title('Type 1')
    plt.show()
    plt.figure()
    for col in cols_type2:
        plt.plot(df[col], label=col)
    plt.legend()
    plt.title('Type 2')
    plt.show()
    plt.figure()
    for col in cols_type3:
        plt.plot(df[col], label=col)
    plt.legend()
    plt.title('Type 3')
    plt.show()
    plt.figure()
    for col in cols_type4:
        plt.plot(df[col], label=col)
    plt.legend()
    plt.title('Type 4')
    plt.show()

# 定义 main 函数
def main():
    # 定义命令行参数
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Process log file and generate plots.')
    parser.add_argument('file_path', type=str, help='path of the log file')
    parser.add_argument('output_file', type=str, help='path of the output CSV file')
    args = parser.parse_args()

    # 读取 log 文件
    lines = read_log_file(args.file_path)

    # 删除重复行
    lines = remove_duplicate_rows(lines)

    # 将数据按正则表达式1分列，并写入 CSV 文件
    df1 = parse_data1(lines)
    write_dataframe_to_csv(df1, args.output_file)

    # 从下一行开始，将数据按正则表达式2分列，并写入 CSV 文件
    df2 = parse_data2(lines[1:])
    write_dataframe_to_csv(df2, args.output_file)

    # 读取 CSV 文件
    df = read_csv_file(args.output_file)

    # 将 DataFrame 按列名分类，并绘图
    plot_data(df)

# 执行 main 函数
if __name__ == '__main__':
    main()

在命令行中执行以下命令：

python script.py input.log output.csv

其中，`script.py` 是脚本文件名，`input.log` 是输入的 log 文件，`output.csv` 是输出的 CSV 文件。