pandas包含字符串|极客教程

pandas包含字符串

1. pandas中的字符串类型

在pandas中，字符串类型被称为”object”类型。这种类型自带了大量的字符串处理方法，使得对字符串数据进行分析和处理变得更加简单和高效。pandas中的字符串方法基本上是对Python内置的字符串方法的封装和扩展，让用户在数据分析过程中不需要频繁地切换到Python内置的字符串处理方法，从而提高了工作效率。

2. 创建包含字符串的Series

我们首先来看一下如何在pandas中创建包含字符串的Series。可以直接使用字符串列表来创建一个Series对象，例如：

import pandas as pd

data = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']
s = pd.Series(data)
print(s)

运行结果为：

0     apple
1    banana
2    cherry
3      date
dtype: object

这样就创建了一个包含字符串的Series对象。我们可以看到dtype为object，表示这是一个字符串类型的Series。

3. 字符串方法

pandas中的字符串方法主要包括两种：一种是Series对象的str属性下的字符串方法，另一种是pandas模块下的字符串方法。下面我们分别来介绍一下这两种方法。

3.1 Series对象的str属性下的字符串方法

对于一个Series对象，可以通过str属性来调用字符串方法。例如，我们可以使用str.lower()方法将所有字符串转换为小写字母：

s = pd.Series(['Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Date'])
s_lower = s.str.lower()
print(s_lower)

运行结果为：

0     apple
1    banana
2    cherry
3      date
dtype: object

可以看到，所有的字符串都被转换为小写字母了。

除了lower()方法外，Series对象的str属性下还有很多其他字符串方法，比如upper()、len()、contains()等等。更多的方法可以参考pandas官方文档。

3.2 pandas模块下的字符串方法

在pandas模块下，也提供了很多字符串处理方法，这些方法可以直接应用于数据框的某一列。例如，我们可以使用str.contains()方法来检查某一列中的字符串是否包含某个子串：

data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']}
df = pd.DataFrame(data)
result = df[df['fruit'].str.contains('a')]
print(result)

运行结果为：

    fruit
0   apple
1  banana
2  cherry

可以看到，只有包含字母”a”的行被筛选出来了。

4. 字符串的矢量化操作

使用pandas提供的字符串方法，可以进行很高效的矢量化操作，而不用使用循环来逐个处理字符串。这使得字符串处理成为了数据分析中的一大优势。接下来，我们通过一个示例来演示一下矢量化操作的效果：

data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']}
df = pd.DataFrame(data)
df['fruit_length'] = df['fruit'].str.len()
print(df)

运行结果为：

    fruit  fruit_length
0   apple             5
1  banana             6
2  cherry             6
3    date             4

可以看到，我们通过str.len()方法一次性计算了每个字符串的长度，并将结果存储在了一个新列中。

5. 结语

pandas中包含的字符串类型和字符串方法为数据分析工作提供了很大的便利性和高效性。通过本文的介绍，相信读者们已经对pandas中的字符串处理有了更深的认识和理解。在实际工作中，多多尝试这些方法，相信会为你的数据分析工作带来更多的乐趣和效率提升。

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