在python中进行匹配时如何忽略空值？答案

【问题标题】：How to ignore nulls while doing matching in python?在python中进行匹配时如何忽略空值？
【发布时间】：2021-03-24 12:20:03
【问题描述】：

我有一个数据框，我正在使用正则表达式来检查列的数据模式，同时执行此操作时其中有空值。由于空值，它能够匹配。我不想放弃它们，或者用其他值替换它。我想忽略它，尽管我尝试获取错误或将 NONE 作为输出。我们如何在进行匹配时忽略空值？

代码：

df =
  a        b    c
0 rt-0000  abc  1
1          vb   2
2 rt-1234  abc  3
3          op   4
4 rt-123   oip  5

format = 'rt-\d\d\d\d'
if df['a'].isnull().any():
          continue
          correct_df = df[df[key].str.match(format )]
          wrong_df = df[~df[key].str.match(format )]

输出给出：NONE

当我尝试不忽略空值时出现错误：'Cannot mask Naan/Null values'

异常输出：

corrected_df:
      a        b    c
    0 rt-0000  abc  1
    1          vb   2
    2 rt-1234  abc  3
    3          op   4
wrong_df:
4 rt-123   oip  5

我尝试使用不同的 if 条件，但最终得到相同的输出。我们可以忽略空值吗？

【问题讨论】：

我在您的数据中没有看到任何空值
@MonkeyZeus 哎呀！我忘了添加它们。我已经将它与例外输出一起编辑了

标签： python regex null python-re

【解决方案1】：

为：

df = pd.DataFrame({'a':['rt-0000',np.nan,'rt-1234',np.nan,'rt-123'],
                  'b':['abc','vb','abc','op','oip'],
                  'c':[1,2,3,4,5]})

         a    b  c
0  rt-0000  abc  1
1      NaN   vb  2
2  rt-1234  abc  3
3      NaN   op  4
4   rt-123  oip  5

你可以简单地使用：

correct_df = df[df.a.str.match(format, na=True)]
wrong_df = df[~df.a.str.match(format, na=True)]

这给出了你的结果：

         a    b  c
0  rt-0000  abc  1
1      NaN   vb  2
2  rt-1234  abc  3
3      NaN   op  4

和

        a    b  c
4  rt-123  oip  5

【讨论】：