Python Pandas str.join()将字符串/列表元素与所传递的分隔符连接起来

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas str.join()方法是用来连接列表中的所有元素，这些元素都是以传递的分隔符存在的。由于字符串也是字符数组（或字符列表），因此，当这个方法应用于一系列字符串时，字符串在每个字符处都会用传递的分隔符连接起来。

.str每次在调用这个方法之前都要有前缀，以区别于Python的默认字符串方法。

语法: Series.str.join(sep)

参数:
sep: 字符串值，将元素与它们之间的字符串连接起来

返回类型: 带有连接元素的系列

在下面的例子中，所使用的数据框包含一些NBA球员的数据。下面是数据框在任何操作之前的图像。

例子#1：连接字符串元素

在这个例子中，str.join()方法被用于Name列（字符串系列）。正如前面所讨论的，字符串也是一个字符数组，因此字符串的每一个字符都将使用str.join()方法与传递的分隔符连接。

# importing pandas module 
import pandas as pd
     
# reading csv file from url 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
  
# dropping null value columns to avoid errors
data.dropna(inplace = True)
    
# joining string and overwriting 
data["Name"]= data["Name"].str.join("-")
  
# display
data

输出:
如输出图片所示，姓名栏中的字符串已经用传递的分隔符连接起来。

例子2：连接一个列表的元素

在这个例子中，str.join()方法被应用于一系列的列表。使用str.split()方法将团队列中的数据分离成列表。

# importing pandas module 
import pandas as pd
     
# reading csv file from url 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
  
# dropping null value columns to avoid errors
data.dropna(inplace = True)
    
# splitting string and overwriting 
data["Team"]= data["Team"].str.split("t")
  
# joining with "_"
data["Team"]= data["Team"].str.join("_")
  
# display
data

输出:
如输出图片所示，使用str.split()将数据分割成列表，然后使用str.join()将列表中的分隔符”_”连接。

分割后的数据框架 –

加入列表后的数据框架–