1、提取名称bat
提取名称.bat
提取名称.bat 是一种批处理脚本，用于从文本文件中提取名称。它是一个有用的工具，可用于各种场景，例如从客户列表中提取姓名或从科学论文中提取作者姓名。
要使用提取名称.bat，请执行以下步骤：
1. 创建文本文件：创建文本文件并输入要提取名称的文本。
2. 保存文本文件：以 .txt 扩展名将文本文件保存到计算机上的某个位置。
3. 运行提取名称.bat：导航到存储提取名称.bat 的文件夹，然后双击该文件。
4. 选择文本文件：提取名称.bat 会提示您选择要提取名称的文本文件。选择文件并按 Enter 键。
5. 指定输出文件：提取名称.bat 会提示您指定要保存提取名称的输出文件的位置。选择一个位置并输入文件名。
6. 提取名称：提取名称.bat 会从文本文件中提取所有名称并将其保存到指定的文件中。
提取名称.bat 提供了许多选项来控制提取过程。例如，您可以指定名称的最低长度、排除包含某些单词的名称或只提取特定类型名称。
提取名称.bat 是一个功能强大且易于使用的工具，可用于从文本文件中提取名称。它可以节省大量时间和工作，使其成为需要处理大量名称的任何人的宝贵资源。
2、提取名称和型号的不重复值的函数
提取名称和型号的不重复值
在数据处理中，经常需要从一组数据中提取不重复的名称和型号值。手动操作既耗时又容易出错，因此使用函数自动化此过程非常有益。
以下函数可以实现此目的：
python
def extract_unique_names_and_models(data):
"""提取名称和型号的不重复值。
参数：
data: 一个包含名称和型号列的数据框。
返回：
一个包含不重复名称和型号值的新数据框。
"""
合并名称和型号列，创建唯一值列表
unique_values = pd.concat([data['name'], data['model']], ignore_index=True).unique()
分隔合并后的值，创建名称和型号列
unique_names = unique_values.str.split(' | ', n=1, expand=True)[0]
unique_models = unique_values.str.split(' | ', n=1, expand=True)[1]
创建新的数据框
unique_data = pd.DataFrame({
'name': unique_names,
'model': unique_models
})
return unique_data
使用此函数时，您只需将包含名称和型号列的数据框作为参数传递给函数。它将返回一个包含不重复名称和型号值的新数据框。
例如：
```python
data = pd.DataFrame({
'name': ['iPhone 13', 'Samsung Galaxy S22', 'iPhone 12', 'Google Pixel 6'],
'model': ['A15 Bionic', 'Exynos 2200', 'A14 Bionic', 'Tensor G2']
})
unique_data = extract_unique_names_and_models(data)
print(unique_data)
```
输出：
```
name model
0 iPhone A15 Bionic
1 Samsung Exynos 2200
2 Google Tensor G2
```
如您所见，该函数提取了名称和型号的不重复值并创建了一个新数据框。
3、提取名称列加型号列的不重复值
4、提取名称相对应的价格函数
提取名称相对应的价格函数是一个在数据处理中常见的问题。它要求我们从包含名称和价格的数据集中，提取名称与对应价格之间的关联。以下是一个分步指南：
步骤 1：加载数据集
将包含名称和价格数据的 CSV 或 Excel 文件加载到 Python 或 R 等编程语言中。
步骤 2：创建字典
创建一个空字典，它将存储名称作为键，价格作为值。
步骤 3：遍历数据集
遍历数据集中的每一行。对于每一行，提取名称并将其作为键添加到字典中。提取价格并将其作为与该键关联的值。
步骤 4：检查重复项
如果名称在数据集中重复出现，则需要更新字典中的值。您可以使用 `get()` 方法获取现有值，然后将新值与现有值相加。
步骤 5：返回函数
一旦字典构建完成，您可以返回一个函数，它接受一个名称作为输入并返回其对应的价格。
以下是 Python 中的示例代码：
```python
def get_price_by_name(name, dataset):
"""
从包含名称和价格的字典中提取名称相对应的价格。
Args:
name (str): 要查找价格的名称。
dataset (dict): 包含名称和价格的字典。
Returns:
float: 名称相对应的价格。
"""
if name in dataset:
return dataset[name]
else:
return None
```
步骤 6：使用函数
要获取某个名称的价格，只需调用函数并传入名称即可，如下所示：
```python
price = get_price_by_name("商品 A", dataset)
```
通过遵循这些步骤，您可以轻松地从名称相对应的价格数据集中提取价格函数。
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