


Bagaimana untuk Mengenalpasti Lajur dalam Bingkai Data dengan Padanan Rentetan Separa?
Mengenal pasti Lajur dengan Rentetan Separa dalam Namanya
Dalam bingkai data, anda mempunyai tugas untuk mencari lajur yang namanya sepadan sebahagiannya dengan rentetan tertentu. Tidak seperti padanan tepat, keperluan adalah untuk mengenal pasti lajur yang mengandungi rentetan 'spike' tetapi berkemungkinan dengan aksara tambahan sebelum atau selepasnya, seperti 'spike-2', 'hey spike' atau 'spiked-in'.
Untuk mencapai matlamat ini, kita boleh menggunakan gelung untuk lelaran melalui nama lajur bingkai data. Dalam gelung ini, kita boleh memeriksa setiap nama lajur dan menentukan sama ada ia mengandungi subrentetan 'spike'. Jika padanan ditemui, kami menyimpan nama lajur dalam pembolehubah atau senarai.
Berikut ialah penjelasan terperinci tentang pendekatan:
- Lelaran pada Nama Lajur: Gunakan gelung for untuk mengakses secara berurutan setiap nama lajur dalam rangka data.
- Semak Subrentetan: Dalam gelung, semak sama ada nama lajur semasa mengandungi subrentetan 'spike'. Ini boleh dilakukan menggunakan operator in.
- Nama Lajur Padanan Kedai: Jika nama lajur mengandungi 'spike', tambahkannya pada pembolehubah atau senarai. Senarai ini akan menyimpan nama lajur yang sebahagiannya sepadan dengan rentetan yang dikehendaki.
Setelah gelung selesai, pembolehubah atau senarai akan mengandungi nama lajur yang diingini yang sebahagiannya sepadan dengan 'spike'. Anda kemudian boleh mengakses lajur ini seperti yang diperlukan menggunakan nama lajur sebagai kunci.
Sebagai alternatif, jika anda ingin mencipta bingkai data baharu yang mengandungi hanya lajur yang sebahagiannya sepadan dengan 'spike', anda boleh menggunakan kaedah penapis dengan ungkapan biasa untuk mencapai ini.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengenalpasti Lajur dalam Bingkai Data dengan Padanan Rentetan Separa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
