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。

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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[A-Za-z ]+), ' # 一个或更多字母 ... r'(?P [A-Z]{2}) ' # 两个大写字母 ... r'(?P \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!
分享标题:pandas如何使用str对象
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