如何使用 Pandas 对字符串进行切割|极客教程

如何使用 Pandas 对字符串进行切割

在数据处理过程中，我们经常需要对字符串进行操作，比如切割、替换、连接等。Pandas 提供了一系列的字符串操作方法，可以方便我们对数据进行处理。本文将详细介绍如何使用 Pandas 对字符串进行切割。

1. str.split() 方法

Pandas 中的 str.split() 方法可以用来切割字符串。其基本语法如下：

Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False)

其中，pat 参数用来指定切割字符串的分隔符，n 参数用来指定切割的次数，expand 参数用来指定是否将切割后的结果扩展为多个列。

下面我们通过一些示例来详细介绍 str.split() 方法的使用。

示例1：基本用法

import pandas as pd

s = pd.Series(['www.pandasdataframe.com', 'info@pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'])
result = s.str.split('.')
print(result)

Output:

如何使用 Pandas 对字符串进行切割

示例2：指定切割次数

import pandas as pd

s = pd.Series(['www.pandasdataframe.com', 'info@pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'])
result = s.str.split('.', n=1)
print(result)

Output:

如何使用 Pandas 对字符串进行切割

示例3：扩展为多个列

import pandas as pd

s = pd.Series(['www.pandasdataframe.com', 'info@pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'])
result = s.str.split('.', expand=True)
print(result)

Output:

如何使用 Pandas 对字符串进行切割

2. str.rsplit() 方法

Pandas 中的 str.rsplit() 方法与 str.split() 方法类似，都是用来切割字符串的。不同的是，str.rsplit() 方法是从字符串的右边开始切割。

其基本语法如下：

Series.str.rsplit(pat=None, n=-1, expand=False)

其中，pat 参数用来指定切割字符串的分隔符，n 参数用来指定切割的次数，expand 参数用来指定是否将切割后的结果扩展为多个列。

下面我们通过一些示例来详细介绍 str.rsplit() 方法的使用。

示例4：基本用法

import pandas as pd

s = pd.Series(['www.pandasdataframe.com', 'info@pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'])
result = s.str.rsplit('.')
print(result)

Output:

如何使用 Pandas 对字符串进行切割

示例5：指定切割次数

import pandas as pd

s = pd.Series(['www.pandasdataframe.com', 'info@pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'])
result = s.str.rsplit('.', n=1)
print(result)

Output:

如何使用 Pandas 对字符串进行切割

示例6：扩展为多个列

import pandas as pd

s = pd.Series(['www.pandasdataframe.com', 'info@pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'])
result = s.str.rsplit('.', expand=True)
print(result)

Output:

如何使用 Pandas 对字符串进行切割

3. str.partition() 方法

Pandas 中的 str.partition() 方法可以将字符串分割为三部分：分隔符前的字符串、分隔符、分隔符后的字符串。

其基本语法如下：

Series.str.partition(pat=None, expand=True)

其中，pat 参数用来指定切割字符串的分隔符，expand 参数用来指定是否将切割后的结果扩展为多个列。

下面我们通过一些示例来详细介绍 str.partition() 方法的使用。

示例7：基本用法

import pandas as pd

s = pd.Series(['www.pandasdataframe.com', 'info@pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'])
result = s.str.partition('.')
print(result)

Output:

如何使用 Pandas 对字符串进行切割

示例8：不扩展为多个列

import pandas as pd

s = pd.Series(['www.pandasdataframe.com', 'info@pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'])
result = s.str.partition('.', expand=False)
print(result)

Output:

如何使用 Pandas 对字符串进行切割

4. str.rpartition() 方法

Pandas 中的 str.rpartition() 方法与 str.partition() 方法类似，都是用来将字符串分割为三部分的。不同的是，str.rpartition() 方法是从字符串的右边开始切割。

其基本语法如下：

Series.str.rpartition(pat=None, expand=True)

其中，pat 参数用来指定切割字符串的分隔符，expand 参数用来指定是否将切割后的结果扩展为多个列。

下面我们通过一些示例来详细介绍 str.rpartition() 方法的使用。

示例9：基本用法

import pandas as pd

s = pd.Series(['www.pandasdataframe.com', 'info@pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'])
result = s.str.rpartition('.')
print(result)

Output:

如何使用 Pandas 对字符串进行切割

示例10：不扩展为多个列

import pandas as pd

s = pd.Series(['www.pandasdataframe.com', 'info@pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'])
result = s.str.rpartition('.', expand=False)
print(result)