Pandas | 11 字符串函数

在本章中，我们将使用基本系列/索引来讨论字符串操作。在随后的章节中，将学习如何将这些字符串函数应用于数据帧(DataFrame)。

Pandas提供了一组字符串函数，可以方便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)丢失/NaN值。

几乎这些方法都使用Python字符串函数(请参阅： http://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#string-methods )。 因此，将Series对象转换为String对象，然后执行该操作。

下面来看看每个操作的执行和说明。

编号	函数	描述
1	lower()	将Series/Index中的字符串转换为小写。
2	upper()	将Series/Index中的字符串转换为大写。
3	len()	计算字符串长度。
4	strip()	帮助从两侧的系列/索引中的每个字符串中删除空格(包括换行符)。
5	split(' ')	用给定的模式拆分每个字符串。
6	cat(sep=' ')	使用给定的分隔符连接系列/索引元素。
7	get_dummies()	返回具有单热编码值的数据帧(DataFrame)。
8	contains(pattern)	如果元素中包含子字符串，则返回每个元素的布尔值True，否则为False。
9	replace(a,b)	将值a替换为值b。
10	repeat(value)	重复每个元素指定的次数。
11	count(pattern)	返回模式中每个元素的出现总数。
12	startswith(pattern)	如果系列/索引中的元素以模式开始，则返回true。
13	endswith(pattern)	如果系列/索引中的元素以模式结束，则返回true。
14	find(pattern)	返回模式第一次出现的位置。
15	findall(pattern)	返回模式的所有出现的列表。
16	swapcase	变换字母大小写。
17	islower()	检查系列/索引中每个字符串中的所有字符是否小写，返回布尔值
18	isupper()	检查系列/索引中每个字符串中的所有字符是否大写，返回布尔值
19	isnumeric()	检查系列/索引中每个字符串中的所有字符是否为数字，返回布尔值。

现在创建一个系列，看看上述所有函数是如何工作的。

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveMinsu'])
print (s)

输出结果：

0             Tom
1    William Rick
2            John
3         Alber@t
4             NaN
5            1234
6      SteveMinsu
dtype: object

 

1. lower()函数

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveMinsu'])
print (s.str.lower())

输出结果：

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

 

2. upper()函数

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveMinsu'])
print (s.str.upper())

输出结果：

0             TOM
1    WILLIAM RICK
2            JOHN
3         ALBER@T
4             NaN
5            1234
6      STEVESMITH
dtype: object

 

3. len()函数

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveMinsu'])
print (s.str.len())

输出结果：

0     3.0
1    12.0
2     4.0
3     7.0
4     NaN
5     4.0
6    10.0
dtype: float64

 

4. strip()函数

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

print ("=========== After Stripping ================")
print (s.str.strip())

输出结果：

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

 

5. split(pattern)函数

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print (s)
print('
')

print ("================= Split Pattern: ==================")
print (s.str.split(' '))

输出结果：

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

 

6. cat(sep=pattern)函数

　　查看时候的分隔符

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print (s.str.cat(sep=' <=> '))

输出结果：

Tom  <=>  William Rick <=> John <=> Alber@t

 

7. get_dummies()函数

import pandas as pd
import numpy as np

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

输出结果：

    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

 

8. contains()函数

import pandas as pd

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

输出结果：

0     True
1     True
2    False
3    False
dtype: bool

 

9. replace(a,b)函数

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

print ("After replacing @ with $: ============== ")
print (s.str.replace('@','$'))

输出结果：

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

 

10. repeat(value)函数

import pandas as pd

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

输出结果：

0                      Tom Tom 
1     William Rick William Rick
2                      JohnJohn
3                Alber@tAlber@t
dtype: object

 

11. count(pattern)函数

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print ("The number of 'm's in each string:")
print (s.str.count('m'))

输出结果：

The number of 'm's in each string:
0    1
1    1
2    0
3    0
dtype: int64

 

12. startswith(pattern)函数

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print ("Strings that start with 'T':")
print (s.str. startswith ('T'))

输出结果：

Strings that start with 'T':
0     True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

 

13. endswith(pattern)函数

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print ("Strings that end with 't':")
print (s.str.endswith('t'))

输出结果：

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

 

14. find(pattern)函数

import pandas as pd

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

输出结果：

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

 

注意：-1表示元素中没有这样的模式可用。

15. findall(pattern)函数

import pandas as pd

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

输出结果：

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

 

空列表([])表示元素中没有这样的模式可用。

16. swapcase()函数

import pandas as pd

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

输出结果：

0             tOM
1    wILLIAM rICK
2            jOHN
3         aLBER@T
dtype: object

 

17. islower()函数

import pandas as pd

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

输出结果：

0    False
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

 

18. isupper()函数

import pandas as pd

s = pd.Series(['TOM', 'William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print (s.str.isupper())

输出结果：

0    True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

 

19. isnumeric()函数

import pandas as pd

s = pd.Series(['Tom', '1199','William Rick', 'John', 'Alber@t'])
print (s.str.isnumeric())

输出结果：

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