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据清洗杀手分析2O21年陕西省工程师申报过程这个函

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20年的申报已经过去,用于为家演示这20个函数。import pandas as pddf ={'姓名':[' 黄同学','黄至尊','黄老邪 ','陈美','孙尚香'],'英文名':['Huang tong_xue','huang zhi_zun','Huang Lao_xie','Chen Da_mei','sun shang_xiang'],'性别':['男','women','men','女','男'],'':['463895200003128433','429475199912122345','420934199110102311','431085200005230122','420953199509082345'],'身高':['mid:175_good','low:165_bad','low:159_bad','high:180_verygood','low:172_bad'],'家庭住址':['湖北广水','河南信阳','广西桂林','湖北孝感','广东广州'],'电话号码':['13434813546','19748672895','16728613064','14561586431','19384683910'],'收入':['1.1万','8.5千','0.9万','6.5千','2.0万']}df = pd.DataFrame(df)df效果图:1. cat函数这个函数主要用于;df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3)效果图:2. contains函数这个函数主要用于;df["家庭住址"].str.contains("广")效果图:3. startswith、endswith函数这个函数主要用于;# 第一个行的“ 黄伟”是以空格开头的df["姓名"].str.startswith("黄")df["英文名"].str.endswith("e")效果图:4. count函数这个函数主要用于;df["电话号码"].str.count("3")效果图:5. get函数这个函数主要用于;df["姓名"].str.get(-1)df["身高"].str.split(":")df["身高"].str.split(":").str.get()效果图:6. len函数这个函数主要用于;df["性别"].str.len()效果图:7. upper、lower函数这个函数主要用于;df["英文名"].str.upper()df["英文名"].str.lower()效果图:8. pad+side参数/center函数这个函数主要用于;df["家庭住址"].str.pad(10,fillchar="*") # 相当于ljust()df["家庭住址"].str.pad(10,side="right",fillchar="*") # 相当于rjust()df["家庭住址"].str.center(10,fillchar="*")效果图:9. repeat函数这个函数主要用于;df["性别"].str.repeat(3)效果图:10. slice_replace函数这个函数主要用于;df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4)效果图:11. replace函数这个函数主要用于;df["身高"].str.replace(":","-")效果图:这个函数还,文件进行了,将指定位置的字符,往后的每一年都会改变,替换为给定的字符串。df["收入"].str.replace("\d+\.\d+","正则")效果图:12. split方法+expand参数这个函数主要用于;# 普通用法df["身高"].str.split(":")# split方法,所以说把握这个机会!zhi称申报,搭配expand参数df[["身高描述","final身高"]] = df["身高"].str.split(":",expand=True)df# split方法搭配join方法df["身高"].str.split(":").str.join("?"*5)效果图:13. strip、rstrip、lstrip函数这个函数主要用于;df["姓名"].str.len()df["姓名"] = df["姓名"].str.strip()df["姓名"].str.len()效果图:14. findall函数这个函数主要用于;df["身高"]df["身高"].str.findall("[a-zA-Z]+")效果图:15. extract、extractall函数这个函数主要用于;df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+)")# extractall提取得到复合索引df["身高"].str.extractall("([a-zA-Z]+)")# extract搭配expand参数df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+).*?([a-zA-Z]+)",expand=True)效果图:,势在必行

工程建筑类:

工民建工程师、建筑工程师、设计工程师、环境艺术设计工程师、艺术设计工程师、装饰工程师、建筑施G工程师、建筑水电安装工程师、给排水工程师、测量工程师、地质勘测工程师、建筑预算工程师、建筑管理工程师、道路与桥梁工程师、土木工程工程师、市政工程师、公路工程师、土建结构工程师、暖通空调安装工程师、路桥工程师;

机械电气工程类:

机械工程师、电气工程师、电气设备工程师、机电设备工程师、电子仪表工程师、机械设计工程师、铸造设计工程师、机械制造工程师、冷冻工程师、机电一体化工程师 ;

计算机类:

计算机工程师、自动化工程师、通信工程师、电子信息工程工程师、光电子技术工程师、计算机及应用工程师、电子技术工程师、电子信息工程师

中级工程师zhi称评定条件:

1、全日制学L:博士xue位,认定为中级;硕士xue位或第二学士xue位,工作满2年,认定为中级;本科或学士xue位,助理满 4 年;专科,助理满 4 年,并且工作满 7年;中专,助理满5年,并且工作满 13 年;无相近Z业或xue位,助理满5年,工作满 18年

2、非全日制学L:博士xue位;硕士xue位或研究生,或第二学士xue位,助理满2年以上;本科,助理满 4年,并且工作满 6年;专科,助理满 4 年,并且工作满 10年;中专,助理满 5年,并且工作满 16 年

高J工程师zhi称评定条件:

1、全日制:博士xue位,中级满 2年;硕士xue位或研究生,本科或学士xue位,中级满5年;专科,中级满5年,工作满 18 年;中专,中级满5年,工作满 25年

2、非全日制:本科或学士xue位,中级满 5年,工作满13 年;专科,中级满 5年,工作满 23年;中专,中级满5年,工作满 28 年

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