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正则表达式 – 如何从字符中非常有效地提取特定模式？

我有这样的大数据：我想做的是,在每一行中,我想选择字成熟=之后的名字,还有在Gene=之后的单词,然后将它们与例如,前两行的预期输出将如下所示：所以最终的实现是这样的：哪个工作很好,但速度很慢.数据的大小很大,它有2亿行.这个实现非常慢.我该如何加速？如果可以保证格式与您指定的格式完全相同,那么正则表达式可以捕获从等号到管道符号以及从Gene=到最后的所有内容,并将它们粘贴在一起一个减号：

正则表达式 – 通过data.table(R)循环grepl()

我有一个数据集存储为data.tableDT,如下所示：我想将表减少到只有行业匹配类别的行.我的一般方法是使用grepl()来匹配字符串’^{{INDUSTRY}}[az]$’和DT$category的每一行,并插入每个对应的DT$行代替{{INDUSTRY}使用infuse()在正则表达式字符串中.我很难找到一个时髦的data.table解决方案,它可以正确地循环遍历表并进行行内比较,所以我使用for循环来完成工作：但是,我确信这可以通过更好的方式完成.有关如何通过利用data.table包的功能实现此

正则表达式 – 根据字符串匹配选择列 – dplyr :: select

我有一个数据框有很多很多列。我如何使用dplyr::select()给我一个子集，只包括包含字符串的列？我知道select()接受数字向量替代列，例如：但是我不知道如何从我的grepl()表达式获取列ID的数字向量。在dplyr世界里，尝试：请参阅选择部分？选择许多其他帮助者，如starts_with，ends_with等。

salt平台完善正则匹配

上次和大家聊到salt-api，今天把平台完善一下，支持正则*,+。仍然是用上次的模块，增加了HOST,GROUP的models，修改了views，增加了正则的处理模块。

从0开始学正则表达式－基于python

学习和掌握正则表达式可能并不是太简单，因为它确实是有点像“外星语”。为什么要用正则表达式市面上很早就有关于正则表达式的专业技术书记，在软件开发、性能测试、自动化测试、测试开发中都可以看到正则表达式优美的舞姿。如果要搜索动态内容，这就变得很困难，而正则表达式能很简洁强大的解决这一相关问题。总而言之、言而总之，我们使用正则表达式可以很方便的过滤、筛选出需要的特定数据信息。