regexp函数具有超级替身术，实现数据精准替换
itomcoil 2025-05-21 14:21 21 浏览
REGEXP函数具有超级替身术，能够实现数据精准替换。学习这个技巧之前，首先我们先来回忆REGEXP函数的基本语法：
正则表达式的基础外壳函数（wps版）：
REGEXP函数是基于正则表达式，对复杂文本进行匹配、提取和替换的函数。
基本语法结构：
REGEXP(原始字符串,正则表达式,[匹配模式],[替换内容])
匹配模式是可选项，0或忽略表示提取，1表示判断是否包含，2表示替换。
替换内容是可选项，仅在匹配模式为2时有效，用来替换匹配的内容。
我们通过编写不同的正则表达式来实现不同替换效果。
职场案例解析（一）：批量插入换行符
如下图所示：
A列每个单元格内是由一些序号及颜色名称构成的，比如“4.橘红5.蓝”，现在我们想要在序号前面批量添加换行符，形成B列单元格的效果。
我们可以利用REGEXP函数“替换”的思想，解决这个问题。我们仍然是拆解公式，逐步理解。
首先提取序号（包括序号后的符号：点.）
我们输入公式：
=REGEXP(A2,"(\d\.)")
/d：代表匹配任意的数字。
\.：代表真正意义上的符号点“.”，因为符号点“.”，在正则表达式符号中有其独特的意义：匹配任意单个字符（除换行符），所以要想让其代表真正意义上的符号点“.”，必须加上转义符“\”，进行转换（转义）。
\d\.：整体上的意义就是代表任意的序号+符号点“.”。
(\d\.)：对\d\. 加上括号，即捕获分组，作为第1个分组，捕获数字+点号的序号。
因为我们要在各个序号前面加上强制换行符，才能够实现批量强制换行的效果。但是每个单元格中的首个序号前面是不需要加换行符的。
所以我们完善正则表达式：
=REGEXP(A2,"(?!^)(\d\.)")
(?!^)：使用负向零宽断言。
将(?!^)符号放在(\d\.)前面：可以确保匹配的序号不在字符串开头位置。这样做的妙处就是匹配的首个序号+点号会忽略消失。
最后我们使用REGEXP函数的替换模式：
=REGEXP(A2,"(?!^)(\d\.)",2,CHAR(10)&"\1")
REGEXP函数的第3参数设置为“2”，代表替换模式，第4参数表示替换为的内容。
\1：表示捕获分组1，即捕获(\d\.)的部分，即捕获序号+点号。
CHAR(10)&"\1"：表示在非首个的序号前插入换行符，保留原始序号。
这样将原内容："(?!^)(\d\.)" （非首个序号+点号）替换为CHAR(10)&"\1" （非首个序号+点号前加换行符）。
最后一步点击“换行”，最终实现批量添加换行符的效果。
职场案例解析（二）：动态插入缺失的内容
如下图所示：
A列每个单元格内容是由“型号+规格+颜色”构成的，但是颜色描述前面缺失“颜色”字样的标题。我们想要在颜色描述前面批量添加“颜色”字样标题，如B列所示：
首先提取颜色描述。
我们输入公式：
=REGEXP(A2,"(橘红色|蓝)")
|：代表逻辑“或”的意思。
(橘红色|蓝)：用括号“（）”将 橘红色|蓝 括起来，表示捕获分组，作为分组1，匹配颜色关键词。
使用REGEXP函数的替换模式：
=REGEXP(A2,"(橘红色|蓝)",2,"颜色:\1")
REGEXP函数将第3参数设置为“2”，表示替换模式。
\1：表示捕获分组1，即捕获 橘红色或蓝
颜色:\1：在 分组1 前面添加固定前缀“颜色:”实现标准化描述。
将捕获的分组1： 橘红色|蓝，替换为：添加固定前缀“颜色:”的样式，实现标准化描述。
我们发现“颜色:”与前面的型号描述紧挨着，所以：
=REGEXP(A2,"(橘红色|蓝)",2," 颜色:\1")
在第4参数"颜色:\1"的前面加上一个空格，变成" 颜色:\1"，即可加上一个空格分隔符。
相关推荐
- 最强聚类模型，层次聚类 !!_层次聚类的优缺点
-
哈喽，我是小白~咱们今天聊聊层次聚类，这种聚类方法在后面的使用，也是非常频繁的~首先，聚类很好理解，聚类（Clustering）就是把一堆“东西”自动分组。这些“东西”可以是人、...
- python决策树用于分类和回归问题实际应用案例
-
决策树（DecisionTrees）通过树状结构进行决策，在每个节点上根据特征进行分支。用于分类和回归问题。实际应用案例：预测一个顾客是否会流失。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，用于解决分类...
- Python教程(四十五):推荐系统-个性化推荐算法
-
今日目标o理解推荐系统的基本概念和类型o掌握协同过滤算法（用户和物品）o学会基于内容的推荐方法o了解矩阵分解和深度学习推荐o掌握推荐系统评估和优化技术推荐系统概述推荐系统是信息过滤系统，用于...
- 简单学Python——NumPy库7——排序和去重
-
NumPy数组排序主要用sort方法，sort方法只能将数值按升充排列（可以用[::-1]的切片方式实现降序排序），并且不改变原数组。例如：importnumpyasnpa=np.array(...
- PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完
-
PyTorch实战：TorchVision目标检测模型微调完整教程一、什么是微调（Finetuning）？微调（Finetuning）是指在已经预训练好的模型基础上，使用自己的数据对模型进行进一步训练...
- C4.5算法解释_简述c4.5算法的基本思想
-
C4.5算法是ID3算法的改进版，它在特征选择上采用了信息增益比来解决ID3算法对取值较多的特征有偏好的问题。C4.5算法也是一种用于决策树构建的算法，它同样基于信息熵的概念。C4.5算法的步骤如下：...
- Python中的数据聚类及可视化分析实践
-
探索如何通过聚类分析揭露糖尿病预测数据集的特征！我们将运用Python的强力工具，深入挖掘数据，以直观的可视化揭示不同特征间的关系。一同探索聚类分析在糖尿病预测中的实践！所有这些可视化都可以通过数据操...
- 用Python来统计大乐透号码的概率分布
-
用Python来统计大乐透号码的概率分布，可以按照以下步骤进行：导入所需的库：使用Python中的numpy库生成数字序列，使用matplotlib库生成概率分布图。读取大乐透历史数据：从网络上找到大...
- python:支持向量机监督学习算法用于二分类和多分类问题示例
-
监督学习-支持向量机(SVM)支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种常用的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的...
- 25个例子学会Pandas Groupby 操作
-
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以...
- 数据挖掘流程_数据挖掘流程主要有哪些步骤
-
数据挖掘流程1.了解需求，确认目标说一下几点思考方法：做什么？目的是什么？目标是什么？为什么要做？有什么价值和意义？如何去做？完整解决方案是什么？2.获取数据pandas读取数据pd.read.c...
- 使用Python寻找图像最常见的颜色_python 以图找图
-
如果我们知道图像或对象最常见的是哪种颜色，那么可以解决图像处理中的几个用例，例如在农业领域，我们可能需要确定水果的成熟度。我们可以简单地检查一下水果的颜色是否在预定的范围内，看看它是成熟的，腐烂的，还...
- 财务预算分析全网最佳实践:从每月分析到每天分析
-
原文链接如下:「链接」掌握本文的方法，你就掌握了企业预算精细化分析的能力，全网首发。数据模拟稍微有点问题，不要在意数据细节，先看下最终效果。在编制财务预算或业务预算的过程中，通常预算的所有数据都是按月...
- 常用数据工具去重方法_数据去重公式
-
在数据处理中，去除重复数据是确保数据质量和分析准确性的关键步骤。特别是在处理多列数据时，保留唯一值组合能够有效清理数据集，避免冗余信息对分析结果的干扰。不同的工具和编程语言提供了多种方法来实现多列去重...
- Python教程(四十):PyTorch深度学习-动态计算图
-
今日目标o理解PyTorch的基本概念和动态计算图o掌握PyTorch张量操作和自动求导o学会构建神经网络模型o了解PyTorch的高级特性o掌握模型训练和部署PyTorch概述PyTorc...
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- ps图案在哪里 (33)
- super().__init__ (33)
- python 获取日期 (34)
- 0xa (36)
- super().__init__()详解 (33)
- python安装包在哪里找 (33)
- linux查看python版本信息 (35)
- python怎么改成中文 (35)
- php文件怎么在浏览器运行 (33)
- eval在python中的意思 (33)
- python安装opencv库 (35)
- python div (34)
- sticky css (33)
- python中random.randint()函数 (34)
- python去掉字符串中的指定字符 (33)
- python入门经典100题 (34)
- anaconda安装路径 (34)
- yield和return的区别 (33)
- 1到10的阶乘之和是多少 (35)
- python安装sklearn库 (33)
- dom和bom区别 (33)
- js 替换指定位置的字符 (33)
- python判断元素是否存在 (33)
- sorted key (33)
- shutil.copy() (33)