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Pythons eingebaute reguläre Bibliothek lernen

Arbeiten mit Excel-Daten mit regulären Ausdrücken in Python

Re-Regularisierung von unübersichtlichen Daten

relevante Bevölkerung

Buchhalter, Kassierer, Kaufleute, Statistiker, Ladenbesitzer, Lageristen, Datenanalysten und andere Berufe, die Datenverarbeitung erfordern.
Kurse

Ein regulärer Ausdruck ist eine spezielle Zeichenfolge, mit der Sie leicht überprüfen können, ob eine Zeichenfolge einem bestimmten Muster entspricht. Reguläre Ausdrücke sind nicht Teil von Python. Reguläre Ausdrücke sind leistungsstarke Werkzeuge für die Arbeit mit Zeichenketten, mit einer eigenen Syntax und einer separaten Verarbeitungsmaschine.

Dieser Kurs wendet die Techniken der regulären Ausdrücke von Python auf die Datenverarbeitung in Excel an, um sie noch weiter zu verbessern.

Kurskatalog

Kapitel 1: Reguläre Ausdrücke in Python Häufig verwendete Funktionen und Methoden
1.01 Zwei Möglichkeiten, reguläre Ausdrücke in Python zu verwenden 09:12
1.02 Abgleich von Zeichenketten von Grund auf (Match) 17:45
1.03 Beispielantrag (Abhebung von Beträgen) 12:44
1.04 Beliebige übereinstimmende Zeichenfolgen 09:09
1.05 Anwendungsbeispiel (Extraktion von Stückpreis und Menge für Betrag) 11:47
1.06 Aufteilung von Zeichenketten 10:39
1.07 Beispielanwendung (Zusammenstellung von Daten Methode 1) 14:51
1.08 find string-1 (findall) 09:25
1.09 Beispielanwendung (Datensammelmethode 2) 08:58
1.10 Suche nach String-2 (finditer) 09:54
1.11 Beispielanwendung (tabellarische Datenorganisation) 11:17
1.12 Unterfunktionen und Methoden 12:01
1.13 Anwendungsbeispiel (Zahlen in einer Zeichenkette ermitteln) 10:46

Kapitel 2: Python Regular Expression Metacharacters erklärt
2.01 Einzelne Zeichen von Metazeichen (Buchstaben, Zahlen, beliebige Zeichen) 16:27
2.02 Anwendungsbeispiele (Word-Organisation) 14:18
2.03 Einzelne Zeichen (Zeichengruppen) von Metazeichen 13:18
2.04 Anwendungsbeispiel (Zählung der Anzahl der Fächer, die die Normen erfüllen) 06:53
2.05 Zählen von Metazeichen (Längendarstellung) 08:21
2.06 Beispielanwendung (Daten extrahieren, um eine Tabelle zu rekonstruieren) 12:49
2.07 Positionsbezogene Zuordnung von Metazeichen (Wortgrenzen, -anfänge und -enden) 11:26
2.08 Anwendungsbeispiel (Zählen der Wörter, die mit 26 Buchstaben beginnen) 10:30
2.09 Packet Capture 10:41
2.10 Anwendungsbeispiel (Zählen und Sortieren von Brüchen in Zeichenketten) 12:34
2.11 Gruppenreferenzen 18:27
2.12 Anwendungsbeispiel (Zusammenfassen von Warenbeträgen im Text) 10:54
2.13 Abgleich der Gruppenauswahl 16:28
2.14 Anwendungsbeispiel (Filtern von Beträgen nach Kondition) 11:22
2.15 Gruppierung der nicht gefangenen Personen 12:47
2.16 Anwendungsbeispiel (Multibedingte Extraktion von Datenzusammenfassungen) 16:21
2.17 Behauptung der Null-Breite 18:07
2.18 Anwendungsbeispiel (Normalisierung von Prüfungsnummern) 09:12
2.19 Gier und Nicht-Gier (Trägheit) 10:41
2.20 Beispielanwendung (Organisieren von unübersichtlichen Mitarbeiterinformationen) 15:25
2.21 Gemeinsame Methoden und Eigenschaften von re.Match-Objekten 30:29

Kapitel 3: Reguläre Ausdrücke in Python für Excel-Daten Umfassende Anwendung
3.1 Umfassender Anwendungsfall 1: Extrahieren angegebener Daten in einen anderen Tabellenspeicher 18:25
3.2 Umfassender Anwendungsfall 2: Extrahieren spezifischer Daten und Zusammenfassen von Daten 11:25
3.3 Umfassender Anwendungsfall 3: Verarbeitung von ungeregelter Zeit in geregelte Zeit 15:37

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