pattern = re.compile(r'^https?://(?:[-\w.]|(?:%[\da-fA-F]{2}))+') valid_links = aa['News_url'].apply(lambda x: pattern.match(x) is not None) aa = aa.loc[valid_links] 上述代码中，aa = aa.loc[valid_links]和aa = aa[valid_links]的区别是什么

在上述代码中，`aa.loc[valid_links]`和`aa[valid_links]`都用于根据条件筛选数据。它们的区别在于返回的结果类型不同。

1. `aa.loc[valid_links]`：使用`.loc`操作符，会返回一个与原始DataFrame具有相同索引的新DataFrame。这意味着返回的结果将保留原始数据的索引，并且返回的DataFrame的行数可能与原始DataFrame不同。

2. `aa[valid_links]`：直接使用布尔索引，将返回一个新的DataFrame，其中仅包含满足条件的行。返回的结果将重新计算索引，并且返回的DataFrame的行数将与满足条件的行数相同。

因此，主要区别在于返回的结果的索引和行数是否与原始DataFrame相同。根据您的具体需求，可以选择使用适当的语法来保留原始索引或重新计算索引。

相关问题

aa 为以Datetime Title News_url Source为列名的空DataFrame，运行以下代码： pattern = re.compile(r'^https?://(?:[-\w.]|(?:%[\da-fA-F]{2}))+') valid_links = aa['News_url'].apply(lambda x: pattern.match(x) is not None) aa = aa[valid_links] 之后，aa变成了没有列名的空DataFrme，请帮忙解决这个问题，保留aa的原列名

要保留`aa`的原列名，可以使用以下：

import pandas as pd
import re

# 创建一个空的DataFrame，并指定列名
aa = pd.DataFrame(columns=['Datetime', 'Title', 'News_url', 'Source'])

# 创建正则表达式模式
pattern = re.compile(r'^https?://(?:[-\w.]|(?:%[\da-fA-F]{2}))+')

# 使用apply和pattern.match验证链接格式，并筛选出符合条件的链接
valid_links = aa['News_url'].apply(lambda x: pattern.match(x) is not None)

# 通过布尔索引筛选出符合条件的行，并保存回aa
aa = aa.loc[valid_links]

# 检查aa是否为空DataFrame，并且重新设置列名
if aa.empty:
    aa.columns = ['Datetime', 'Title', 'News_url', 'Source']

# 输出aa，确保列名被保留
print(aa)

这样，无论`aa`最初是一个空的DataFrame还是具有其他列名的DataFrame，都可以确保在运行代码后，`aa`仍然包含列名。请注意，如果经过筛选后的`aa`为空DataFrame，则会使用`columns`属性重新设置列名。

希望这可以解决您的问题。如有其他疑问，请随时提问。