如何在列表理解中使用regex re.compile Match（）或findall（）

Question

我试图在列表理解中使用regex，而不需要使用pandasextract()函数

我想使用正则表达式，因为我的代码可能需要更改需要使用更复杂模式匹配的地方。这里有一位善良的用户建议我使用str访问器函数，但它仍然可以工作，因为当前的模式足够简单

现在，我需要返回包含nan或ODFS_FILE_CREATE_DATETIME下的值不是10个字符串的行，即：与当前格式不匹配：2020012514。为此，我尝试绕过str方法，使用regex。然而，这没有任何作用。它将所有内容放入我的元组列表中，即使我告诉它只放入只包含nan或bool(regex.search())不正确的值：

def process_csv_formatting(csv):
odfscsv_df = pd.read_csv(csv, header=None,names=['ODFS_LOG_FILENAME', 'ODFS_FILE_CREATE_DATETIME', 'LOT', 'TESTER', 'WAFER_SCRIBE'], dtype={'ODFS_FILE_CREATE_DATETIME': str})
odfscsv_df['CSV_FILENAME'] = csv.name
odfscdate_re = re.compile(r"\d{10}")
errortup = [(odfsname, "Bad_ODFS_FILE_CREATE_DATETIME= " + str(cdatetime), csv.name) for odfsname,cdatetime in zip(odfscsv_df['ODFS_LOG_FILENAME'], odfscsv_df['ODFS_FILE_CREATE_DATETIME']) if not odfscdate_re.search(str(cdatetime))]
emptypdf = pd.DataFrame(columns=['ODFS_LOG_FILENAME', 'ODFS_FILE_CREATE_DATETIME', 'LOT', 'TESTER', 'WAFER_SCRIBE'])

#print([tuple(x) for x in odfscsv_df[odfscsv_df.isna().any(1) | odfscdate_re.search(str(odfscsv_df['ODFS_FILE_CREATE_DATETIME'])) ].values])
m1 = odfscsv_df.isna().any(1)

m1 = odfscsv_df.isna().any(1)
s = odfscsv_df['ODFS_FILE_CREATE_DATETIME']
m2 = ~s.astype(str).str.isnumeric()
m2 = bool(odfscdate_re.search(str(s)))
m4 = not m2
print(m4)
m3 = s.astype(str).str.len().ne(10)

#print([tuple(x) for x in odfscsv_df[m1 | m2 | m3].values])
print([tuple(x) for x in odfscsv_df[m1 | ~bool(odfscdate_re.search(str(s)))].values])

if len(errortup) != 0:
    #print(errortup)  #put this in log file statement somehow
    #print(errortup[0][2])
    return emptypdf
else:

    return odfscsv_df

Answer 1

如果要使用re模块。您需要将它与map一起使用。对于10位字符串，使用此模式r"^\d{10}$"

import re

odfscdate_re = re.compile(r"^\d{10}$")

m1 = odfscsv_df.isna().any(1)
m2 = odfscsv_df['ODFS_FILE_CREATE_DATETIME'].map(lambda x: 
                                                 odfscdate_re.search(str(x)) == None)
[tuple(x) for x in odfscsv_df[m1 | m2].values]

注意：根据您的要求，我认为您也可以使用match而不是search