正则表达式
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Python正则表达式：处理不同情况下的数字匹配
本文旨在解决在Python中使用正则表达式匹配数字时遇到的特殊情况，重点讲解如何通过调整正则表达式的捕获组来获得期望的匹配结果，并提供示例代码进行演示，帮助读者更好地理解和应用正则表达式。 在Python中使用re.sub进行正则表达式替换时，理解捕获组的工作方式至关重要。以下将通过具体示例，展示如…
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Python正则表达式匹配数字及不同情况处理
本文旨在帮助读者理解并解决在使用Python正则表达式时，匹配包含特定分隔符的数字时遇到的问题。通过修改正则表达式中的捕获组，使其能够匹配多个数字，从而实现预期的替换效果。文章将提供示例代码和详细解释，帮助读者掌握正则表达式的编写技巧。 在使用Python的re模块进行字符串替换时，正则表达式的编写…
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将十六进制文本转换为特定JSON格式的教程
本文档详细介绍了如何使用 Python 将包含十六进制数据的文本文件转换为特定格式的 JSON 文件。通过使用正则表达式解析文本，将十六进制值转换为十进制，并构建符合要求的 JSON 结构，最终实现数据转换的目标。本文提供完整代码示例，并对关键步骤进行解释，帮助读者理解并应用该方法。 数据转换流程 …
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将十六进制文本转换为指定 JSON 格式的教程
本文档旨在指导开发者如何使用 Python 将包含十六进制数据的文本文件转换为特定格式的 JSON 文件。该过程涉及读取文本文件，解析十六进制数据，将其转换为十进制，并最终以指定的 JSON 结构输出。通过本文，你将学习如何使用正则表达式提取数据，以及如何构建符合要求的 JSON 结构。 1. 理解…
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将十六进制文本转换为特定JSON格式的Python教程
本文将介绍如何使用Python将包含十六进制数据的文本文件转换为特定格式的JSON文件。我们将首先解析文本文件，提取相关信息，然后将十六进制数据转换为十进制，最后按照预定的JSON结构进行组织和输出。 准备工作 在开始之前，请确保你已经安装了Python环境。本教程使用Python 3.x版本。你还…
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将十六进制数据转换为特定JSON格式的教程
本文档旨在指导读者如何使用Python将包含十六进制数据的文本文件转换为特定格式的JSON文件。我们将使用正则表达式解析文本，并将十六进制值转换为十进制，最终生成符合要求的JSON结构。本教程提供详细的代码示例和解释，帮助读者理解转换过程并应用于实际场景。 1. 理解数据格式 首先，我们需要理解输入…
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Python有哪些常用的内置数据类型？
Python常用内置数据类型包括：整数（int）、浮点数（float）、复数（complex）、字符串（str）、列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）、布尔值（bool）和空值（None）。这些类型分为可变（如list、dict、set）和不可变（如int、floa…
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Python Pandas进阶：利用map与字符串提取实现复杂条件的数据合并
本文详细介绍了在Pandas中如何处理两个DataFrame之间基于非标准键的条件合并。针对df1中的字符串列ceremony_number（如”1st”）与df2的整数索引进行匹配的需求，教程演示了如何通过正则表达式提取数字、类型转换，并结合map函数高效地将df2的日期信…
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Pandas数据合并技巧：基于字符串提取和映射实现条件关联
本文详细介绍了如何使用Pandas高效地处理两个DataFrame之间基于复杂条件的关联。通过演示从字符串列中提取数字作为匹配键，并利用Series.map()函数实现数据映射，解决了传统合并方法在键格式不匹配时的挑战，最终将外部数据精确地添加到目标DataFrame中。 引言：处理复杂条件下的Da…
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使用Pandas高效合并DataFrame：基于字符串键提取与映射的教程
本教程详细阐述了如何使用Python Pandas库，在两个DataFrame之间进行条件合并。当合并键存在于一个DataFrame的字符串列中，且需要提取数字部分与另一个DataFrame的索引或数字列匹配时，本教程提供了一种高效的解决方案。通过str.extract方法提取关键数字，并结合map…
