Python Pandas 处理文本数据

在本章中，我们将讨论用我们的基本系列/指数进行的字符串操作。在随后的章节中，我们将学习如何在DataFrame上应用这些字符串函数。

Pandas提供了一组字符串函数，使得对字符串数据的操作变得简单。最重要的是，这些函数可以忽略（或排除）缺失/NaN值。

几乎，所有的这些方法都与Python字符串函数一起工作（参考： https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#string-methods ）。所以，将系列对象转换为字符串对象，然后执行操作。

现在让我们看看每个操作的执行情况。

序号	功能和描述
1	lower() 将系列/索引中的字符串转换为小写。
2	upper() 将系列/索引中的字符串转换为大写字母。
3	len() 计算字符串的长度（）。
4	strip() 帮助将系列/索引中的每个字符串从两边剥离空白（包括换行）。
5	split(‘ ‘) 用给定的模式拆分每个字符串。
6	cat(sep=’ ‘) 用给定的分隔符串联系列/索引中的元素。
7	get_dummies() 返回带有一热编码值的数据框架。
8	contains(pattern) 如果子串包含在元素中，则为每个元素返回一个布尔值True，否则为False。
9	replace(a,b) 用 b 的值替换 a 的值。
10	repeat(value) 重复每个元素的指定次数。
11	count(pattern ) 返回每个元素中出现的图案的数量。
12	startswith(pattern ) 如果系列/索引中的元素以该模式开始，则返回true。
13	endswith(pattern ) 如果系列/索引中的元素以该图案结束，则返回true。
14	find(pattern ) 返回该模式第一次出现的第一个位置。
15	findall(pattern ) 返回该模式的所有出现的列表。
16	swapcase 交换小写/大写字母。
17	islower() 检查系列/索引中每个字符串的所有字符是否为小写。返回布尔值
18	isupper() 检查系列/索引中每个字符串的所有字符是否为大写。返回布尔值。
19	isnumeric() 检查系列/索引中每个字符串中的所有字符是否为数字。返回布尔值。

现在让我们创建一个系列，看看上述所有函数是如何工作的。

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveSmith'])

print s

其 输出结果 如下 –

0            Tom
1   William Rick
2           John
3        Alber@t
4            NaN
5           1234
6    Steve Smith
dtype: object

lower()

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveSmith'])

print s.str.lower()

其 输出结果 如下 –

0            tom
1   william rick
2           john
3        alber@t
4            NaN
5           1234
6    steve smith
dtype: object

upper()

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveSmith'])

print s.str.upper()

其 输出结果 如下 –

0            TOM
1   WILLIAM RICK
2           JOHN
3        ALBER@T
4            NaN
5           1234
6    STEVE SMITH
dtype: object

len()

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveSmith'])
print s.str.len()

其 输出结果 如下 –

0    3.0
1   12.0
2    4.0
3    7.0
4    NaN
5    4.0
6   10.0
dtype: float64

strip()

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print s
print ("After Stripping:")
print s.str.strip()

其输出情况如下—

0            Tom
1   William Rick
2           John
3        Alber@t
dtype: object

After Stripping:
0            Tom
1   William Rick
2           John
3        Alber@t
dtype: object

split(pattern)

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print s
print ("Split Pattern:")
print s.str.split(' ')

其 输出结果 如下 –

0            Tom
1   William Rick
2           John
3        Alber@t
dtype: object

Split Pattern:
0   [Tom, , , , , , , , , , ]
1   [, , , , , William, Rick]
2   [John]
3   [Alber@t]
dtype: object

cat(sep=pattern)

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])

print s.str.cat(sep='_')

其 输出结果 如下 –

Tom _ William Rick_John_Alber@t

get_dummies()

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])

print s.str.get_dummies()

其 输出结果 如下 –

   William Rick   Alber@t   John   Tom
0             0         0      0     1
1             1         0      0     0
2             0         0      1     0
3             0         1      0     0

contains()

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])

print s.str.contains(' ')

其 输出结果 如下 –

0   True
1   True
2   False
3   False
dtype: bool

replace(a,b)

import pandas as pd
s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print s
print ("After replacing @ with :")
print s.str.replace('@','')

其 输出结果 如下 –

0   Tom
1   William Rick
2   John
3   Alber@t
dtype: object

After replacing @ with :
0   Tom
1   William Rick
2   John
3   Albert
dtype: object

repeat(value)

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])

print s.str.repeat(2)

其 输出结果 如下 –

0   Tom            Tom
1   William Rick   William Rick
2                  JohnJohn
3                  Alber@tAlber@t
dtype: object

count(pattern)

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])

print ("The number of 'm's in each string:")
print s.str.count('m')

其输出情况如下—

The number of 'm's in each string:
0    1
1    1
2    0
3    0

startswith(pattern)

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])

print ("Strings that start with 'T':")
print s.str. startswith ('T')

其输出情况如下—

0  True
1  False
2  False
3  False
dtype: bool

endswith(pattern)

import pandas as pd
s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print ("Strings that end with 't':")
print s.str.endswith('t')

其 输出结果 如下 –

Strings that end with 't':
0  False
1  False
2  False
3  True
dtype: bool

find(mode)

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])

print s.str.find('e')

其 输出结果 如下 –

0  -1
1  -1
2  -1
3   3
dtype: int64

“-1 “表示该元素中没有这种模式。

findall(pattern)

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])

print s.str.findall('e')

其 输出结果 如下 –

0 []
1 []
2 []
3 [e]
dtype: object

Null list([ ])表示元素中没有这样的模式可用。

swapcase()

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print s.str.swapcase()

其 输出结果 如下 –

0  tOM
1  wILLIAM rICK
2  jOHN
3  aLBER@T
dtype: object

islower()

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print s.str.islower()

其 输出结果 如下 –

0  False
1  False
2  False
3  False
dtype: bool

isupper()

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t'])

print s.str.isupper()

其 输出结果 如下 –

0  False
1  False
2  False
3  False
dtype: bool

isnumeric()

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t'])

print s.str.isnumeric()

其 输出结果 如下 –

0  False
1  False
2  False
3  False
dtype: bool

Python Pandas 处理文本数据

Python Pandas 处理文本数据

lower()

upper()

len()

strip()

split(pattern)

cat(sep=pattern)

get_dummies()

contains()

replace(a,b)

repeat(value)

count(pattern)

startswith(pattern)

endswith(pattern)

find(mode)

findall(pattern)

swapcase()

islower()

isupper()

isnumeric()

Python教程

Java教程

Web教程

数据库教程

图形图像教程

大数据教程

开发工具教程

计算机教程

Pandas 入门教程

回顶部

Python Pandas 处理文本数据

lower()

upper()

len()

strip()

split(pattern)

cat(sep=pattern)

get_dummies()

contains()

replace(a,b)

repeat(value)

count(pattern)

startswith(pattern)

endswith(pattern)

find(mode)

findall(pattern)

swapcase()

islower()

isupper()

isnumeric()

Python教程

Java教程

Web教程

数据库教程

图形图像教程

大数据教程

开发工具教程

计算机教程

Pandas 入门教程

回顶部

切换注册登录

用户名或邮箱

密码

切换登录注册

昵称

邮箱