Pandas 處理字符串

Pandas 提供了一系列的字符串函數(shù)，因此能夠很方便地對字符串進行處理。在本節(jié)，我們使用 Series 對象對常用的字符串函數(shù)進行講解。

常用的字符串處理函數(shù)如下表所示：

注意：上述所有字符串函數(shù)全部適用于 DataFrame 對象，同時也可以與 Python 內置的字符串函數(shù)一起使用，這些函數(shù)在處理 Series/DataFrame 對象的時候會自動忽略缺失值數(shù)據(jù)（NaN）。

lower()

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C', 'Python', 'java', 'go', np.nan, '1125','javascript'])
print(s.str.lower())

輸出結果：

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

len()

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C', 'Python', 'java', 'go', np.nan, '1125','javascript'])
print(s.str.len())

輸出結果：

0     1.0
1     6.0
2     4.0
3     2.0
4     NaN
5     4.0
6    10.0
dtype: float64

strip()

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C ', ' Python', 'java', 'go', np.nan, '1125 ','javascript'])
print(s.str.strip())

輸出結果：

0             C
1        Python
2          java
3            go
4           NaN
5          1125
6    javascript
dtype: object

split(pattern)

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript'])
print(s.str.split(" "))

輸出結果：

0           [C, ]
1      [, Python]
2          [java]
3            [go]
4        [1125, ]
5    [javascript]
dtype: object

cat(sep="")

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C', 'Python', 'java', 'go', np.nan, '1125','javascript'])
#會自動忽略NaN
print(s.str.cat(sep="_"))

輸出結果：

C_Python_java_go_1125_javascript

get_dummies()

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C', 'Python', 'java', 'go', np.nan, '1125','javascript'])
print(s.str.get_dummies())

輸出結果：

   1125  C  Python  go  java  javascript
0     0  1       0   0     0           0
1     0  0       1   0     0           0
2     0  0       0   0     1           0
3     0  0       0   1     0           0
4     0  0       0   0     0           0
5     1  0       0   0     0           0
6     0  0       0   0     0           1

contains()

檢查 Series 中的每個字符，如果字符中包含空格，則返回 True，否則返回 False。示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript'])
print(s.str.contains(" "))

輸出結果：

0     True
1     True
2    False
3    False
4     True
5    False
dtype: bool

repeat()

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript'])
print(s.str.repeat(3))

輸出結果：

0                            C C C
1              Python Python Python
2                      javajavajava
3                            gogogo
4                   1125 1125 1125
5    javascriptjavascriptjavascript
dtype: object

startswith()

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript'])
#若以指定的"j"開頭則返回True
print(s.str.startswith("j"))

嘗試一下

輸出結果：

0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
5     True
dtype: bool

find()

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript'])
print(s.str.find("j"))

輸出結果：

0   -1
1   -1
2    0
3   -1
4   -1
5    0
dtype: int64

如果返回 -1 表示該字符串中沒有出現(xiàn)指定的字符。

findall()

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript'])
print(s.str.findall("j"))

輸出結果：

0     []
1     []
2    [j]
3     []
4     []
5    [j]
dtype: object

swapcase()

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript'])
print(s.str.swapcase())

輸出結果：

0            c
1        pYTHON
2          JAVA
3            GO
4         1125
5    JAVASCRIPT
dtype: object

isnumeric()

返回一個布爾值，用來判斷是否存在數(shù)字型字符串。示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125','javascript'])
print(s.str.isnumeric())

輸出結果：

0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
5    False
dtype: bool