帮我解释一下这行代码re.findall(r'(.*)\千\-(.*)\万\',df['薪资'][i])
时间: 2023-06-02 10:04:46 浏览: 62
这段代码使用正则表达式从字符串 df['薪资'][i] 中匹配出字符串中千和万之间的内容,并将结果以列表形式返回。具体来说,其中的 (.*) 表示匹配任意字符任意次数,\千\- 表示匹配"千-",(.*)\万\ 表示匹配千和万之间的内容,最后将匹配结果以列表形式返回。
相关问题
帮我解释一下这行代码re.findall(r'(.*)\-(.*)\万\/\月',df['薪资'][i])
### 回答1:
这段代码使用正则表达式在df['薪资'][i]中查找匹配的字符串,该字符串包含两个分组,第一个分组包含一个或多个任意字符,第二个分组包含一个或多个任意字符,两个分组之间有一个“-”符号。该正则表达式的意思是查找df['薪资'][i]中以“-”符号分隔的两个字符串,这些字符串包含在一个以万/月为单位的货币表示方法中。解析出的结果是一个元组,第一个元素是薪资的最小值,第二个元素是薪资的最大值。
### 回答2:
这行代码使用了 Python 的 re 模块中的 findall 函数来根据给定的正则表达式在 df['薪资'][i] 字符串中搜索匹配的内容。具体的正则表达式为 r'(.*)\-(.*)\万\/\月'。
正则表达式的含义是:
- (.*) 表示匹配任意数量的字符,并将其捕获到一个分组中。
- \- 表示匹配一个连字符“-”,因为连字符在正则表达式中有特殊意义,所以需要使用反斜杠进行转义。
- (.*) 表示再次匹配任意数量的字符,并将其捕获到另一个分组中。
- \万\/\月 表示匹配"万/月"这个固定的字符串,其中万和月之间的斜杠“/”也需要进行反斜杠转义。
总的来说,这个正则表达式的作用是从 df['薪资'][i] 字符串中找出符合格式“数字-数字 万/月”的部分,其中数字部分分别保存在两个分组中。这个正则表达式适用于匹配形如“10-20 万/月”的薪资字符串。
### 回答3:
这行代码的功能是在字符串 df['薪资'][i] 中找到匹配正则表达式 r'(.*)\-(.*)\万\/\月' 的内容,并返回匹配结果。下面是对代码的详细解释:
- re.findall() 是一个正则表达式函数,用于在给定的字符串中查找所有匹配的内容,并以列表的形式返回结果。
- r'(.*)\-(.*)\万\/\月' 是一个正则表达式,用于匹配特定的字符串模式。其中:
- (.*)表示匹配任意多个字符,且加上括号可以将匹配的内容保存到一个分组中。
- \- 表示匹配一个减号。
- (.*)\万表示匹配以万结尾的任意多个字符,且加上括号可以将匹配的内容保存到另一个分组中。
- \/ 表示匹配斜杠。
- \月 表示匹配一个月字。
- df['薪资'][i]表示从数据框 df 的薪资列中获取第 i 行的字符串。
因此,这行代码的作用是从字符串 df['薪资'][i] 中提取出符合正则表达式 r'(.*)\-(.*)\万\/\月' 的部分,并以列表的形式返回所有匹配的结果。
df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)
在修改了列名列表的生成方式后,可以继续使用原有的代码生成DataFrame对象,例如:
```python
import pandas as pd
import re
# 匹配任意数量的空格
REGEX_SPACE = r'\s+'
def parse_data(data):
# 将第一行数据按空格分割并生成列名列表
columns1 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[0]))+1)]
# 将第二行及以后的数据按空格分割并生成列名列表
columns2 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[1]))+1)]
# 将第一行数据按指定正则表达式匹配,并生成DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame(re.findall(REGEX1, data[0]), columns=columns1)
# 将第二行及以后的数据按指定正则表达式匹配,并生成DataFrame对象
df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)
# 将两个DataFrame对象合并为一个,并返回结果
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
return df
```
这样,就可以正确地生成DataFrame对象了。
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