对python数据清洗容易遇到的函数-re.sub bytes string详解

什么是数据清洗

数据清洗是一项重要的数据预处理工作，是指在数据挖掘和数据分析过程中，对于脏数据和无效数据进行筛选，以保证数据的准确性、有效性和完整性。在数据清洗的过程中，正则表达式是必不可少的工具之一。

re.sub函数

re.sub函数是Python标准库中处理正则表达式的函数之一，它用于在字符串中执行正则表达式替换。re.sub函数的完整语法如下：

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

其中：

• pattern：要匹配的正则表达式模式
• repl：用于替换的字符串
• string：要进行替换的原始字符串
• count：可选参数，用于指定最多替换次数。默认值为0，表示替换所有出现的匹配项
• flags：可选参数，用于指定匹配模式

bytes和string数据类型

在讲解re.sub函数之前，我们需要了解Python中两种常见的字符串类型：bytes和string。

• bytes：二进制数据类型，适用于处理二进制文件、网络传输等场景。bytes类型的数据用b开头表示，例如：b'Hello, world'。
• string：文本数据类型，适用于处理字符串，一般不用于处理二进制数据。string类型的数据直接写在单引号或者双引号中，例如：'Hello, world'。

re.sub函数实例

例1：将字符串中的单词转换为大写字母

下面的例子演示了如何使用re.sub函数将字符串中的所有单词转换为大写字母：

import re 

def to_upper(match):
    return match.group().upper()

text = "hello, world! this is a test."
pattern = r'\b\w+\b'
result = re.sub(pattern, to_upper, text)
print(result)

代码解释：

• 第3行：定义一个回调函数to_upper，用于将匹配到的文本转换为大写字母。
• 第6行：定义要处理的文本字符串。
• 第7行：定义的正则表达式模式，该模式表示匹配一个单词：以字符起始，后面有多个字母或数字，直到遇到一个非字母或数字的字符为止。
• 第8行：调用re.sub函数，将匹配到的每一个单词都传递给回调函数to_upper进行处理。
• 第9行：输出处理过的字符串。

输出结果：

HELLO, WORLD! THIS IS A TEST.

例2：将二进制数据中的IP地址替换为NULL

下面的例子演示了如何使用re.sub函数将一个二进制数据中的所有IP地址替换为NULL：

import re 

def to_null(match):
    return b'NULL'

data = b'\x01\x02\x03\x04\x0A\x0B\x0C\x0D\xE0\xA5'
pattern = r'\b(?:\d{1,3}\.){3}\d{1,3}\b'
result = re.sub(pattern, to_null, data)
print(result)

代码解释：

• 第3行：定义一个回调函数to_null，用于将匹配到的文本替换为NULL。
• 第6行：定义要处理的二进制数据数组。
• 第7行：定义的正则表达式模式，该模式表示匹配一个IPv4地址。
• 第8行：调用re.sub函数，将匹配到的每一个IP地址都传递给回调函数to_null进行处理。
• 第9行：输出处理过的二进制数据。

输出结果：

b'\x01\x02\x03\x04NULL\xE0\xA5'

总结

re.sub函数是Python中处理正则表达式的一个重要函数，它可以帮助我们在处理字符串和二进制数据时进行替换操作。在使用re.sub函数时，我们需要掌握正则表达式的基本语法，同时注意区分bytes和string数据类型的使用。