MySQL 如何根据类似MONTH_JAN’的单词删除记录?

在数据清洗的过程中，有时会遇到需要删除一些记录的情况。而这些记录可能包含着一些类似”MONTH_JAN'”的单词，如果想要删除这些记录，该怎么办呢？下面就让我们来一步一步地了解如何完成这个任务。

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确认需要删除的记录

首先要做的是确认需要删除的记录。在这个例子中，我们需要删除的是包含了MONTH_JAN’这个单词的记录。我们现在有一个包含了若干条记录的数据集。假设这个数据集包含以下列：

ID	时间	描述
1	2020年1月	MONTH_JAN’描述1
2	2020年2月	描述2
3	2020年3月	描述3
4	2020年4月	MONTH_JAN’描述4
5	2020年5月	描述5

可以看到，记录1和记录4中的描述项都包含了MONTH_JAN’这个单词。我们需要删除这两条记录。

使用正则表达式

接下来，我们需要使用正则表达式来匹配这个单词。在Python中，使用re模块可以实现正则表达式的功能。下面是一个使用re模块进行字符串匹配的示例代码：

import re

string = "This is a test string."
search_string = "test"

if re.search(search_string, string):
    print("该字符串中包含了要搜索的字符串。")
else:
    print("该字符串中不包含要搜索的字符串。")

输出结果：

该字符串中包含了要搜索的字符串。

我们可以使用类似的代码来匹配我们要删除的单词。

import pandas as pd
import re

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 筛选出需要删除的记录
pattern = "MONTH_JAN'"
to_drop = data[data["描述"].apply(lambda x: bool(re.search(pattern, x)))]

# 删除记录
data.drop(to_drop.index, inplace=True)

# 保存数据
data.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

在这段代码中，我们首先使用pd.read_csv()函数读取了数据，然后使用re.search()函数对每一个”描述”进行匹配，匹配上的记录就是我们需要删除的记录。最后使用DataFrame.drop()函数删除了这些记录，然后将结果保存到”cleaned_data.csv”文件中。