一句python，一句R︱python中的字符串操作、中文乱码、NaN情况

先学了R，最近刚刚上手Python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python，对应写一句R。
pandas可谓如雷贯耳，数据处理神器。
以下符号：
=R=
代表着在R中代码是怎么样的。
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字符编码
encode 和 decode
Python2 默认的编码是 ascii，通过 encode 可以将对象的编码转换为指定编码格式（称作“编码”），而 decode 是这个过程的逆过程（称作“解码”）。
decode，将字节串转变为字符串，并且这个字符串是按照 unicode 编码的。在 unicode 编码中，一个汉字对应一个字符，这时候度量它的长度就是 1.
encode，一个 unicode 编码的字符串，也可以转换为字节串。
[html] view plain copy
print?

    >>> a = "中"  
    >>> a  
    '\xe4\xb8\xad'  
      
    >>> b = a.decode()  
    >>> b  
    u'\u4e2d'  

其中，a就是ASCII格式的编码，字节串；b就是unicode编码的字符串。当然有一个问题就是最后出来的还不是汉字。。。（醉！）
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一、字符形成、展示、拼接、切片
1、字符形成=R=paste
双引号包裹单引号
[html] view plain copy
print?

    >>> "What's your name?"  
    "What's your name?" 
单引号使用转义符

[html] view plain copy
print?

    >>> 'What\'s your name?'  
    "What's your name?" 
2、字符串展示print /raw_input
[html] view plain copy
print?

    >>> name = raw_input("input your name:")  
    input your name:python  
    >>> name  
    'python'  

其中raw_input有点交互关系，具体看案例，直接键入name就可以获得你输入的内容。
[html] view plain copy
print?

    >>> print("hello, world")  
    hello, world 
3、字符切片、选择、截取 =R=无
字符可以像一般的数据格式一样进行切片选择，有点像series：

[html] view plain copy
print?

    >>> lang = "study Python"  
    >>> lang[0]  
    's'  
    >>> lang[2:9]  
    'udy pyt'  

当然也包括lang[:]可以选中所有的。
其中index代表着某个字符的索引值。
[html] view plain copy
print?

    lang.index("p") 
4、内存编号 =R= 无
这个与R中不一样，当数据存入python之后，机器会自动给存入内存的数据编号，这个编号可以用id来查看。
[html] view plain copy
print?

    >>> id(c)  
    3071934536L  
    >>> id(lang)  
    3071934536L 
5、ASCII 值（是十进制的）
ord("a")   代表输入字符返回ASCII值

cha(97)  代表输入ASCII值返回字符

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print?

    >>> cmp("a","b")    #a-->97, b-->98, 97 小于 98，所以 a 小于 b  
    -1  

其中cmp()代表比较 a  b 两个字符的ASCII值的大小，返回值为1，0，-1

[html] view plain copy
print?

    >>> max(str1)  
    'd'  
    >>> max(str2)  
    'e'  
    >>> min(str1)  
    'a'  

返回字符的ASCII值的最大值。
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二、字符串基本操作
1、字符串重复 =R=rep

[html] view plain copy
print?

    >>> str1*3  
    'abcdabcdabcd' 
其中变成字符串有两种方式：一种是str()或者是用单引号来表示。
2、字符串拼接
（1）+ 号 =R= paste

[html] view plain copy
print?

    >>> "Py" + "thon"  
    'Python'  
      
    >>> a = 1989  
    >>> b = "free"  
      
    >>> print b+“a”  
    >>> print b+str(a) 
其中变成字符串有两种方式：一种是str()或者是用单引号来表示。
乘法，就是重复那个字符串的含义。
（2）join =R= paste

用 .  来填补间隔中的内容。


3、语句分割split =R= split

这个函数的作用是将字符串根据某个分割符进行分割。

[html] view plain copy
print?

    >>> a = "I LOVE PYTHON"  
    >>> a.split(" ")  
    ['I', 'LOVE', 'PYTHON']  

其中split（“ ”）括号中，代表着依据什么样式来进行分割。
4、字符串去掉空格 = R=grep

方法是：

    S.strip() 去掉字符串的左右空格
    S.lstrip() 去掉字符串的左边空格
    S.rstrip() 去掉字符串的右边空格

[html] view plain copy
print?

    >>> b=" hello "    # 两边有空格  
    >>> b.strip()  
    'hello' 
5、字符串大小写
在 Python 中有下面一堆内建函数，用来实现各种类型的大小写转化

    S.upper() #S 中的字母大写
    S.lower() #S 中的字母小写
    S.capitalize() # 首字母大写
    S.isupper() #S 中的字母是否全是大写
    S.islower() #S 中的字母是否全是小写
    S.istitle()

S.title()  #把所有的单词的第一个字母转化为大写

S.istitle()  #判断每个单词的第一个字母是否为大写
6、in 包含关系 =R=%in%
类似集合计算，a in b代表a是否包含在b中，返回的是布尔值。

[html] view plain copy
print?

    >>> "a" in str1  
    True  
    >>> "de" in str1  
    False  
    >>> "de" in str2  
    True 
7、字符长度len  =R= length

[html] view plain copy
print?

    >>> a="hello"  
    >>> len(a)  
    5 
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三、转义符、占用符列表
1、转义符列表

在字符串中，有时需要输入一些特殊的符号，但是，某些符号不能直接输出，就需要用转义符。所谓转义，就是不采用符号本来的含义，而采用另外一含义了。下面表格中列出常用的转义符：
转义字符    描述
\    (在行尾时) 续行符
\    反斜杠符号
\'    单引号
\"    双引号
\a    响铃
\b    退格(Backspace)
\e    转义
\000    空
\n    换行
\v    纵向制表符
\t    横向制表符
\r    回车
\f    换页
\oyy    八进制数，yy 代表的字符，例如：\o12 代表换行
\xyy    十六进制数，yy 代表的字符，例如：\x0a 代表换行
\other    其它的字符以普通格式输出

以上所有转义符，都可以通过交互模式下 print 来测试一下，感受实际上是什么样子的。

2、占位符

占位符在自动生成字符内容方面有很好的应用：

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print?

    >>> print "我%s喜欢NLP" % "非常"  
    我非常喜欢NLP 
(1)老式占位符%s

另外，不同的占位符，会表示那个位置应该被不同类型的对象填充。下面列出许多，供参考。不过，不用记忆，常用的只有 %s 和 %d，或者再加上 %f，其它的如果需要了，到这里来查即可。

（2）新式{}
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print?

    >>> print "我{}喜欢NLP" .format("非常")  
    我非常喜欢NLP 
 Python 非常提倡的 string.format()的格式化方法，其中 {} 作为占位符。

这种方法真的是非常好，而且非常简单，只需要将对应的东西，按照顺序在 format 后面的括号中排列好，分别对应占位符 {} 即可。我喜欢的方法。
四、Python 中如何避免中文是乱码

这个问题是一个具有很强操作性的问题。我这里有一个经验总结，分享一下，供参考：

首先，提倡使用 utf-8 编码方案，因为它跨平台不错。

经验一：在开头声明：

# -*- coding: utf-8 -*-

有朋友问我-*-有什么作用，那个就是为了好看，爱美之心人皆有，更何况程序员？当然，也可以写成：

# coding:utf-8

经验二：遇到字符（节）串，立刻转化为 unicode，不要用 str()，直接使用 unicode()

unicode_str = unicode('中文', encoding='utf-8')
print unicode_str.encode('utf-8')

经验三：如果对文件操作，打开文件的时候，最好用 codecs.open，替代 open(这个后面会讲到，先放在这里)

import codecs
codecs.open('filename', encoding='utf8')
五、Python正则表达式:re的match方法（来源公众号人人可以学python）

Python 从1.5版本起添加了模块re ，提供 Perl 风格的正则表达式模式

我们经常用的有re.match( ), re.search( )，re.sub( )， 下面我们一个一个来讲一下。

其中注意它们各自的区别

re.match( )

    match( )从要匹配的字符串的起始位置开始匹配一个正则表达式。如果起始位置匹配失败，则返回None

re.match(pattern, string, flags=0)

参数：

pattern： 正则表达式

string：要匹配的字符串

flags：标志位，用来控制匹配模式


    [html] view plain copy
    print?
        举例：  
        #!/usr/bin/python  
        # -*- coding: UTF-8 -*-   
        import re  
        str1 = "Allen is renren python"  
        print re.match('Bllen', str1)  
        print re.match('Allen', str1)  
        print re.match('.*renren.*', str1)  
        allenwoo@~/renren$ python test.py  
第一个由于一开始匹配不成功，所以结果是None
第二个在字符串开始就找到了“Allen”所以匹配成功，返回结果
第三个，" . "表示任何字符，“ * ”表示前面一个修饰符有任何个（包括0个）
所以" .* "就是匹配任何个数的任何字符的意思。
[html] view plain copy
print?

    #!/usr/bin/python  
    # -*- coding: UTF-8 -*-   
    import re  
    str1 = "Allen is renren python"  
    r = re.match('Allen', str1)  
    # span是返回我们匹配到的字符串的开始和结束的下标  
    print r.span()  
    # group返回我们匹配到的字符串  
    print r.group()  
    print "\n"  
    r = re.match('.*renren.*', str1)  
    print r.span()  
    print r.group()  

    数字匹配可以使用\w或者[0-9]

比如要匹配字符串"Jack age:18，sex:m"中的数字
[html] view plain copy
 print?

    #!/usr/bin/python  
    # -*- coding: UTF-8 -*-   
    import re  
    str1 = "Jack age:18，sex:m"  
    r = re.match('.*\w+.*', str1)  
    if r:  
        print r.group()  
    print "\n"  
       
    r = re.match('.*[0-9]+.*', str1)  
    if r:  
        print r.group()  
       
    print("分组匹配输出")  
    r = re.match(r'(.*):([0-9]+).*', str1)  
    if r:  
        print r.group()  
        print r.group(1)  
        print r.group(2) 
你会发现我们在正则表达式中使用()就能分组匹配，然后可以使用group返回每个括号中匹配的字符串。

注意: 在re.match(r'(.*):([0-9]+).*', str1)的表达式前面我们使用了一个 r， r是防止字符串转意，因为我们使用了（）,我们不希望它被当作要匹配的字符。

    附：那这就先讲一下转意：

[html] view plain copy
print?

    #!/usr/bin/python  
    # -*- coding: UTF-8 -*-   
    # 大家都知道\n是换行符，  
    # 而\t 是tab空格，相当于我们键盘的tab键  
    print("We\tare\trenrenpython")  
       
    # 加上r防止转意后  
    print(r"We\tare\trenrenpython") 

 \是一个特殊符符号，用来转意一些字符，如\n换行符

使用了 r 后"\t"就是字符串"\t", 而不是tab
    然后又有新的问题来了，想"\w"," . ", " * "都被用作了正则表达式的修饰符，如果我们需要把它们当原本的字符匹配怎么办呢？使用" \"
[html] view plain copy
print?

    #!/usr/bin/python  
    # -*- coding: UTF-8 -*-   
    import re  
    str1 = "python . renren"  
    str2 = "python : renren"  
    # 由于"." 是代表任何字符，所以下面表达式str1,str2都能匹配到  
    r = re.match('.* . .*', str1)  
    if r:  
        print r.group()  
    else:  
        print "未匹配"   
       
    r = re.match('.* . .*', str2)  
    if r:  
        print r.group()  
    else:  
        print "未匹配"   
    print "\n"  
       
    # 如果我们要匹配的是"."这个字符呢?   
    r = re.match('.* \. .*', str1)  
    if r:  
        print r.group()  
    else:  
        print "未匹配"   
       
    r = re.match('.* \. .*', str2)  
    if r:  
        print r.group()  
    else:  
        print "未匹配" 
延伸一：Nan
[python] view plain copy
print?

    def isnotNaN(num):  
        return num == num