pandas如何使用str对象
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:
Series.str.upper:将Series中所有字符串变为大写;
Series.str.count:对Series中所有字符串的个数进行计数;
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:
Series.str.replace:将Series中指定字符串替换;
Series.str.extract:通过正则表达式提取字符串中的数据信息;
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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