用正则表达式显示"Netherlands 68"当中“Netherlands”的部分2
时间: 2023-11-22 16:54:33 浏览: 24
你可以使用正则表达式的分组功能来匹配到"Netherlands"这部分,如下所示:
```python
import re
text = "Netherlands 68"
match = re.search(r'(\w+) \d+', text)
if match:
country = match.group(1)
print(country)
```
输出:
```
Netherlands
```
这里使用了一个带有括号的正则表达式`(\w+) \d+`,其中`\w+`匹配一个或多个字母数字字符,`()`表示将`\w+`这个部分分组,`\d+`匹配一个或多个数字字符。然后在匹配对象上调用`group(1)`方法可以获得第一个分组即国家名称。
相关问题
data1.query('Country=="Netherlands" ')怎么得到每月的Price
假设`data1`是一个包含Country和Price列的数据框,你想要得到每个月Netherlands的Price,可以使用下面的代码:
```
# 将日期转换为月份
data1['Month'] = pd.to_datetime(data1['Date']).dt.to_period('M')
# 筛选出Netherlands的数据
netherlands_data = data1.query('Country == "Netherlands"')
# 以月份为分组键,计算每月的Price的平均值
monthly_price = netherlands_data.groupby('Month')['Price'].mean()
```
这个代码中,首先将日期转换为月份,然后筛选出Netherlands的数据,最后以月份为分组键,计算每月的Price的平均值。最终的结果是一个Series对象,其中索引是月份,值是该月的平均Price。
net_data=data1.query('Country=="Netherlands" and Quantity>0').groupby(data1['InvoiceDate'].dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum().reset_index() eire_data=data1.query('Country=="EIRE" and Quantity>0').groupby(data1['InvoiceDate'].dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum().reset_index()怎么生成柱状图对比
要生成柱状图对比,您可以使用matplotlib库来绘制图表。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data1 = pd.read_csv('your_file_path.csv')
# 将InvoiceDate列转换为日期类型
data1['InvoiceDate'] = pd.to_datetime(data1['InvoiceDate'])
# 提取Netherlands和EIRE的销售数据
net_data = data1.query('Country=="Netherlands" and Quantity>0').groupby(data1['InvoiceDate'].dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum().reset_index()
eire_data = data1.query('Country=="EIRE" and Quantity>0').groupby(data1['InvoiceDate'].dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum().reset_index()
# 绘制柱状图
plt.bar(net_data['InvoiceDate'], net_data['Price'], label='Netherlands')
plt.bar(eire_data['InvoiceDate'], eire_data['Price'], label='EIRE')
# 添加图表标题和标签
plt.title('Sales Comparison between Netherlands and EIRE')
plt.xlabel('Year-Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.legend()
# 显示图表
plt.show()
```
在上面的代码中,您需要将'your_file_path.csv'替换为您的数据文件路径。然后,使用`pd.read_csv()`函数读取数据,并使用`pd.to_datetime()`方法将InvoiceDate列转换为日期类型。接下来,使用`.query()`方法和`.groupby()`方法提取Netherlands和EIRE的销售数据,并使用`.reset_index()`方法重置索引以便于绘制图表。然后,使用`plt.bar()`函数绘制柱状图,并使用`plt.title()`、`plt.xlabel()`、`plt.ylabel()`和`plt.legend()`函数添加图表标题、标签和图例。最后,使用`plt.show()`函数显示图表。
请注意,如果您的数据文件中没有Netherlands和EIRE的数据,您需要根据实际情况修改代码中的查询条件。另外,您可以根据需要修改图表的样式和布局。
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