Pandas 教程

Pandas 文本处理

Pandas 文本处理操作实例

在本章中，我们将使用基本的Series / Index讨论字符串操作。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，可以轻松地对字符串数据进行操作。最重要的是，这些函数忽略（或排除）缺少的/ NaN值。

几乎所有这些方法都可用于Python字符串函数（请参阅： )。因此，将Series对象转换为String对象，然后执行该操作。

我们看看每个操作如何执行。

方法说明
lower()将系列/索引中的字符串转换为小写。
upper()将系列/索引中的字符串转换为大写。
len()计算字符串length()。
strip()帮助从两侧从系列/索引中的每个字符串中去除空格（包括换行符）。
split(' ')用给定的模式分割每个字符串。
cat(sep=' ')/td>用给定的分隔符连接系列/索引元素。
get_dummies()返回具有一键编码值的DataFrame。
contains(pattern)如果子字符串包含在元素中，则为每个元素返回一个布尔值True，否则返回False。
replace(a,b)a值替换成b。
repeat(value)以指定的次数重复每个元素。
count(pattern)返回每个元素中模式出现的次数。
startswith(pattern)如果系列/索引中的元素以模式开头，则返回true。
endswith(pattern)如果系列/索引中的元素以模式结尾，则返回true。
find(pattern)返回模式首次出现的第一个位置。
findall(pattern)返回所有出现的模式的列表。
swapcase大小写互换
islower()<检查“系列/索引”中每个字符串中的所有字符是否都小写。返回布尔值
isupper()检查“系列/索引”中每个字符串中的所有字符是否都大写。返回布尔值。
isnumeric()检查“系列/索引”中每个字符串中的所有字符是否都是数字。返回布尔值。

我们来创建一个Series，看看以上所有功能如何工作。

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

运行结果：

 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()

运行结果：

 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()

运行结果：

 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()

运行结果：

 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()

运行结果：

 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(' ')

运行结果：

 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='_')

运行结果：

   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()

运行结果：

   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(' ')

运行结果：

 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('@',')
 )

运行结果：

 0 Tom
 1 William Rick
 2 John
 3 Alber@t
 dtype: object
 After replacing @ with $:
 0 Tom
 1 William Rick
 2 John
 3 Alber$t
 dtype: object

repeat(value)

 import pandas as pd
 s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])
 print s.str.repeat(2)

运行结果：

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 ("每个字符串中的“ m”数:")
 print s.str.count('m')

运行结果：

 每个字符串中的“ m”数:
 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')

运行结果：

 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')

运行结果：

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

find(pattern)

 import pandas as pd
 s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])
 print s.str.find('e')

运行结果：

 0 -1
 1 -1
 2 -1
 3 3
 dtype: int64

“ -1”表示元素中没有匹配到。

findall(pattern)

 import pandas as pd
 s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])
 print s.str.findall('e')

运行结果：

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

空列表（[]）表示元素中没有匹配到

swapcase()

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

运行结果：

 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()

运行结果：

 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()

运行结果：

 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()

运行结果：

 0  False
 1  False
 2  False
 3  False
 dtype: bool
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