用python实现find函数

`find()`函数是用于在字符串中查找子字符串的方法，如果找到，则返回子字符串的起始索引，否则返回-1。以下是用Python实现`find()`函数的示例代码：

def find(string, substring):
    """
    在string中查找substring的位置，返回找到的第一个位置的索引值
    如果没有找到，则返回-1。
    """
    n = len(string)
    m = len(substring)
    for i in range(n - m + 1):
        if string[i:i + m] == substring:
            return i
    return -1

使用示例：

string = "hello world"
substring = "world"
print(find(string, substring))  # 6

substring = "python"
print(find(string, substring))  # -1

相关问题

Python的find函数

在 Python 中，`find()` 函数是字符串对象的一个内置方法，用于查找子串在原字符串中的位置。这个函数会搜索整个字符串并返回子串第一次出现的位置（从0开始计数），如果子串不存在，则返回-1。

语法如下：

string.find(sub[, start[, end]])

- `string`: 需要搜索的原始字符串。
- `sub`: 需要查找的子串。
- `start` (可选): 如果提供，搜索将从该索引位置开始（默认为0）。
- `end` (可选): 如果提供，搜索将截止到该索引位置之前（默认为字符串长度）。

例如：

str = "Hello, World!"
position = str.find("World")
print(position)  # 输出: 7

如果子串不存在：

str = "Hello, Python!"
position = str.find("Java")
print(position)  # 输出: -1

python dataframe find函数

在Python中，可以使用pandas库中的DataFrame的`find()`函数来查找特定值或满足特定条件的元素。但是需要注意的是，pandas库中并没有内置的`find()`函数，可能你是想使用其他函数来实现相同的功能。以下是一些常用的DataFrame查找元素或满足条件的方法：

1. 使用`loc`或`iloc`：可以使用`loc`或`iloc`函数通过索引或位置来查找元素。例如，要查找某一行中某个特定列的值，可以使用`loc`函数：

   value = df.loc[row_index, column_name]

2. 使用条件表达式：可以使用条件表达式来筛选满足特定条件的行。例如，要查找某一列中大于某个阈值的所有行，可以使用以下代码：

   filtered_df = df[df['column_name'] > threshold]

3. 使用`isin()`：可以使用`isin()`函数来查找某一列中包含特定值的所有行。例如，要查找某一列中值为'A'或'B'的所有行，可以使用以下代码：

   filtered_df = df[df['column_name'].isin(['A', 'B'])]

这些方法只是其中几种常见的查找方式，根据具体需求还可以使用其他函数或方法来实现相应的功能。