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Apprendre la bibliothèque régulière intégrée de Python

Travailler avec des données Excel en utilisant des expressions régulières en python

la régularisation des données encombrées

population concernée

Comptables, caissiers, commerçants, statisticiens, magasiniers, magasiniers, analystes de données et autres emplois nécessitant la manipulation de données.
Cours

Une expression régulière est une séquence spéciale de caractères qui permet de vérifier facilement si une chaîne de caractères correspond à un certain modèle. Les expressions régulières ne font pas partie de Python. Les expressions régulières sont des outils puissants pour travailler avec des chaînes de caractères, avec leur propre syntaxe et leur propre moteur de traitement.

Ce cours applique les techniques des expressions régulières de Python au traitement des données d'Excel pour l'améliorer encore.

Catalogue des cours

Chapitre 1 : Expressions régulières Python Fonctions et méthodes courantes à utiliser
1.01 Deux façons d'utiliser les expressions régulières de Python 09:12
1.02 Faire correspondre des chaînes de caractères à partir de zéro (match) 17:45
1.03 Exemple de demande (retrait de montants) 12:44
1.04 Chaînes de caractères arbitraires 09:09
1.05 Exemple d'application (Extraction du prix unitaire et de la quantité pour le montant) 11:47
1.06 Fractionnement des chaînes de caractères 10:39
1.07 Exemple d'application (Méthode de collecte des données 1) 14:51
1.08 find string-1 (findall) 09:25
1.09 Exemple d'application (méthode de regroupement des données 2) 08:58
1.10 Trouver la chaîne-2 (finditer) 09:54
1.11 Exemple d'application (organisation de données tabulaires) 11:17
1.12 Sous-fonctions et méthodes 12:01
1.13 Exemple d'application (détermination de nombres dans une chaîne) 10:46

Chapitre 2 : Les métacaractères d'expression régulière Python en détail
2.01 Caractères individuels des métacaractères (lettres, chiffres, arbitraires) 16:27
2.02 Exemples d'applications (Word Organisation) 14:18
2.03 Caractères individuels (groupes de caractères) des métacaractères 13:18
2.04 Exemple d'application (comptage du nombre de sujets répondant aux normes) 06:53
2.05 Comptage des métacaractères (représentation de la longueur) 08:21
2.06 Exemple d'application (Extraction de données pour reconstruire un tableau) 12:49
2.07 Correspondance positionnelle des métacaractères (limites, débuts et fins de mots) 11:26
2.08 Exemple d'application (compter le nombre de mots commençant par 26 lettres) 10:30
2.09 Capture de paquets 10:41
2.10 Exemple d'application (compter et trier des fractions dans des chaînes de caractères) 12:34
2.11 Références du groupe 18:27
2.12 Exemple d'application (récapitulation des montants de marchandises dans un texte) 10:54
2.13 Sélection des groupes et appariement 16:28
2.14 Exemple d'application (filtrage des montants par condition) 11:22
2.15 Groupement sans capture 12:47
2.16 Exemple d'application (Extraction multi-conditionnelle de résumés de données) 16:21
2.17 Affirmation de largeur zéro 18:07
2.18 Exemple d'application (normalisation des numéros d'examen) 09:12
2.19 L'avidité et la non-avidité (Inertie) 10:41
2.20 Exemple d'application (organisation des informations sur les employés) 15:25
2.21 Méthodes et propriétés communes des objets re.Match 30:29

Chapitre 3 : Expressions régulières en Python pour le traitement des données Excel Application intégrée
3.1 Cas d'application complet 1 : Extraction de données spécifiées vers d'autres tables de stockage 18:25
3.2 Cas d'application complet 2 : Extraction de données spécifiées et résumé de données 11:25
3.3 Cas d'application globale 3 : transformation du temps non réglementé en temps réglementé 15:37

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