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pandas如何使用str对象

2024-04-02 19:55

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这篇文章给大家分享的是有关pandas如何使用str对象的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

str对象的使用

Series数据类型:str字符串

# 定义一个Series序列
>>> addr = pd.Series([
...     'Washington, D.C. 20003',
...     'Brooklyn, NY 11211-1755',
...     'Omaha, NE 68154',
...     'Pittsburgh, PA 15211'
... ]) 

>>> addr.str.upper()
0     WASHINGTON, D.C. 20003
1    BROOKLYN, NY 11211-1755
2            OMAHA, NE 68154
3       PITTSBURGH, PA 15211
dtype: object

>>> addr.str.count(r'\d') 
0    5
1    9
2    5
3    5
dtype: int64复制代码

关于以上str对象的2个方法说明:

其实不难发现,该用法的使用与Python中字符串的操作很相似。没错,在pandas中你一样可以这样简单的操作,而不同的是你操作的是一整列的字符串数据。仍然基于以上数据集,再看它的另一个操作:

>>> regex = (r'(?P<city>[A-Za-z ]+), '      # 一个或更多字母
...          r'(?P<state>[A-Z]{2}) '        # 两个大写字母
...          r'(?P<zip>\d{5}(?:-\d{4})?)')  # 可选的4个延伸数字
...
>>> addr.str.replace('.', '').str.extract(regex)
         city state         zip
0  Washington    DC       20003
1    Brooklyn    NY  11211-1755
2       Omaha    NE       68154
3  Pittsburgh    PA       15211复制代码

关于以上str对象的2个方法说明:

这个用法就有点复杂了,因为很明显看到,这是一个链式的用法。通过replace将 " . " 替换为"",即为空,紧接着又使用了3个正则表达式(分别对应city,state,zip)通过extract对数据进行了提取,并由原来的Series数据结构变为了DataFrame数据结构。

当然,除了以上用法外,常用的属性和方法还有.rstrip,.contains,split等,我们通过下面代码查看一下str属性的完整列表:

>>> [i for i in dir(pd.Series.str) if not i.startswith('_')]
['capitalize',
 'cat',
 'center',
 'contains',
 'count',
 'decode',
 'encode',
 'endswith',
 'extract',
 'extractall',
 'find',
 'findall',
 'get',
 'get_dummies',
 'index',
 'isalnum',
 'isalpha',
 'isdecimal',
 'isdigit',
 'islower',
 'isnumeric',
 'isspace',
 'istitle',
 'isupper',
 'join',
 'len',
 'ljust',
 'lower',
 'lstrip',
 'match',
 'normalize',
 'pad',
 'partition',
 'repeat',
 'replace',
 'rfind',
 'rindex',
 'rjust',
 'rpartition',
 'rsplit',
 'rstrip',
 'slice',
 'slice_replace',
 'split',
 'startswith',
 'strip',
 'swapcase',
 'title',
 'translate',
 'upper',
 'wrap',
 'zfill']

感谢各位的阅读!关于“pandas如何使用str对象”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!

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