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Python Pandas Series.str.encode()

Python Pandas Series.str.encode()

Series.str可以用来将系列的值作为字符串访问，并对其应用几种方法。Pandas Series.str.encode()函数用于在系列/索引中使用指定的编码对字符串进行编码。相当于str.encode()。

语法:

Series.str.encode(encoding, errors=’strict’)
Python

参数:
encoding： str
errors: str, optional

返回： 编码：系列/索引的对象

示例#1：使用Series.str.encode()函数对给定系列对象的底层数据中存在的字符串进行编码。使用’raw_unicode_escape’进行编码。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New_York', 'Lisbon', 'Tokyo', 'Paris', 'Munich'])
  
# Creating the index
idx = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5']
  
# set the index
sr.index = idx
  
# Print the series
print(sr)
Python

输出 :

Python Pandas Series.str.encode()

现在我们将使用Series.str.encode()函数对给定系列对象的基础数据中存在的字符串进行编码。

# use 'raw_unicode_escape' encoding
result = sr.str.encode(encoding = 'raw_unicode_escape')
  
# print the result
print(result)
Python

输出 :

Python Pandas Series.str.encode()

正如我们在输出中看到的，Series.str.encode()函数已经成功地对给定系列对象中的字符串进行了编码。

示例#2 :使用Series.str.encode()函数对给定系列对象的基础数据中存在的字符串进行编码。使用’punycode’进行编码。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['Mike', 'Alessa', 'Nick', 'Kim', 'Britney'])
  
# Creating the index
idx = ['Name 1', 'Name 2', 'Name 3', 'Name 4', 'Name 5']
  
# set the index
sr.index = idx
  
# Print the series
print(sr)
Python

输出 :

Python Pandas Series.str.encode()

现在我们将使用Series.str.encode()函数对给定系列对象的基础数据中存在的字符串进行编码。

# use 'punycode' encoding
result = sr.str.encode(encoding = 'punycode')
  
# print the result
print(result)
Python

输出 :

Python Pandas Series.str.encode()

正如我们在输出中看到的，Series.str.encode()函数已经成功地对给定系列对象中的字符串进行了编码。

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