在使用pandas的时候，经常要对DataFrame的某一列进行操作，一般都会使用df["xx"].str下的方法，但是都有哪些方法呢？我们下面来罗列并演示一下。既然是df["xx"].str，那么xx这一列必须是字符串类型，当然在pandas里面是object，不能是整形、时间类型等等。如果想对这些类型使用的话，必须先df["xx"].astype(str)转化一下，才能使用此方法。
数据集
数据如下
cat
和指定字符进行拼接
print(df["name"].str.cat())
"""
莫伊拉士兵76死神托比昂安娜aaa
"""
# 可以看到如果cat里面不指定参数，是将所有字段拼接在一起了
print(df["name"].str.cat(sep='-'))
"""
莫伊拉-士兵76-死神-托比昂-安娜-aaa
"""
# 可以指定sep分隔符，会自动用sep连接
print(df["name"].str.cat(['xx'] * len(df)))
"""
0 莫伊拉xx
1 士兵76xx
2 死神xx
3 托比昂xx
4 安娜xx
5 aaaxx
Name: name, dtype: object
"""
# 第一个参数要么不传，要么是一个与之等长的序列
# 会按照索引顺序将元素组合起来，得到一个新的Series
print(df["name"].str.cat(['xx'] * len(df), sep="@"))
"""
0 莫伊拉@xx
1 士兵76@xx
2 死神@xx
3 托比昂@xx
4 安娜@xx
5 aaa@xx
Name: name, dtype: object
"""
# 当然此时也是可以指定分隔符的
print(df["attack"].str.cat(['xx'] * len(df), sep="@"))
"""
0 近距离@xx
1 远距离@xx
2 近距离@xx
3 中远距离@xx
4 远距离@xx
5 NaN
Name: attack, dtype: object
"""
print(df["attack"].str.cat(['xx'] * len(df), sep="@", na_rep="-"))
"""
0 近距离@xx
1 远距离@xx
2 近距离@xx
3 中远距离@xx
4 远距离@xx
5 -@xx
Name: attack, dtype: object
"""
# 可以看到如果一方为NaN,name结果也为NaN,因此我们可以指定na_rep,表示将NaN用na_rep替换
split
按照指定字符串分隔
print(df["attack"].str.split())
"""
0 [近距离]
1 [远距离]
2 [近距离]
3 [中远距离]
4 [远距离]
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
# 不指定分隔符，默认就是一个列表
print(df["attack"].str.split("距"))
"""
0 [近, 离]
1 [远, 离]
2 [近, 离]
3 [中远, 离]
4 [远, 离]
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
# 和python内置split一样
print(df["attack"].str.split("距", n=-1))
"""
0 [近, 离]
1 [远, 离]
2 [近, 离]
3 [中远, 离]
4 [远, 离]
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
# 指定n，表示分隔次数，默认是-1，全部分隔
print(df["attack"].str.split("距", expand=True))
"""
0 1
0 近 离
1 远 离
2 近 离
3 中远 离
4 远 离
5 None None
"""
# 注意这个expand，默认是False，得到是一个列表
# 如果指定为True，会将列表打开，变成多列，变成DATAFrame
# 列名则是按照0 1 2 3····的顺序，并且默认None值分隔后还是为None
print(df["attack"].str.split("远", expand=True))
"""
0 1
0 近距离 None
1 距离
2 近距离 None
3 中 距离
4 距离
5 None None
"""
# 显然并不是每一个字段分隔之后的数量都是一致的
# 不够就用None值补充。索引为4的地方不是None，是因为原来内容是"远距离"
# 按照"远"分隔之后，为空字符串
print(df["attack"].str.split("蛤", expand=True))
"""
0
0 近距离
1 远距离
2 近距离
3 中远距离
4 远距离
5 None
"""
# 当分隔符不存在的时候，还是返回DataFrame
rsplit
和split用法一致，只不过默认是从右往左分隔
partition
也是按照指定字符串分隔，和python内置的partition一样
print(df["attack"].str.partition("远"))
"""
0 1 2
0 近距离
1 远 距离
2 近距离
3 中 远 距离
4 远 距离
5 None None None
"""
# partition只会分隔一次，会返回一个长度为3的元组
# 第一个元素：第一个分隔符之前的部分
# 第二个元素：分隔符本身
# 第三个元素：第一个分隔符之后的内容
# 对于"近距离":由于没有"远"这个字符，所以第一个元素就是其本身，第二个、第三个均为""
# 如果有多个分隔符，也只会按照第一个分隔符分隔
print("AaAaA".partition("a")) # ('A', 'a', 'AaA')
# 并且注意到，和split不同，这个方法会自动变成DataFrame
print(df["attack"].str.partition("蛤"))
"""
0 1 2
0 近距离
1 远距离
2 近距离
3 中远距离
4 远距离
5 None None None
"""
# 即便当我指定一个不存在的分隔符也是一样，因为返回值就是一个包含三个元素的元组
rpartition
和partition类似，不过是默认是从右往左找到第一个分隔符
print(df["attack"].str.rpartition("远"))
"""
0 1 2
0 近距离
1 远 距离
2 近距离
3 中 远 距离
4 远 距离
5 None None None
"""
# 可以看到对于存在分隔符的字段来说，或者None来说，是没区别的
# 但是如果没有分隔符的话，那么整体是位于name=2的列上面
# 可对于partition来说，不存在分隔符，则是位于name=0的列上面
get
获取指定位置的字符，只能获取1个
print(df["attack"].str.get(2))
"""
0 离
1 离
2 离
3 距
4 离
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
# 获取指定索引的字符，只能传入int
print(df["attack"].str.get(3))
"""
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 离
4 NaN
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
# 索引越界返回NaN
print(df["attack"].str.get(30))
"""
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 NaN
Name: attack, dtype: float64
"""
# 如果全部越界，那么None也为NaN，并且整体是float64类型
# 如果pandas用的时间比较长的话，一定会遇见该问题
# 像数据库、excel、csv等等，原来的类型明明为整型，但是读成DataFrame之后变成浮点型了
# 就是因为含有空值，变成float了。
# 这里多提一嘴
"""
如果是object类型(或者理解为str)，空值可以是None，也可以是NaN,但不可以是NaT
对于整型来说，如果含有空值，那么空值为NaN。
对于时间类型来说，如果含有空值，那么空值为NaT。
即使你想转化也是没用的，如果想把NaN或者NaT变成None，只有先变成object(str)类型，才可以转化
"""
slice
和python内置的slice一样。get相当于是[n],slice相当于是[m: n]
print(df["ultimate"].str.slice(0))
"""
0 聚合射线
1 战术目镜
2 死亡绽放
3 熔火核心
4 纳米激素
5 None
Name: ultimate, dtype: object
"""
# 指定一个值的话，相当于[m:]
print(df["ultimate"].str.slice(0, 3))
"""
0 聚合射
1 战术目
2 死亡绽
3 熔火核
4 纳米激
5 None
Name: ultimate, dtype: object
"""
# 指定两个值的话，相当于[m: n]
print(df["ultimate"].str.slice(0, 3, 2))
"""
0 聚射
1 战目
2 死绽
3 熔核
4 纳激
5 None
Name: ultimate, dtype: object
"""
# 指定三个值的话，相当于[m: n: step]
print(df["ultimate"].str.slice(5, 9, 2))
"""
0
1
2
3
4
5 None
Name: ultimate, dtype: object
"""
# 索引越界，默认为空字符串，None还是None
slice_replace
从名字也能看出来，slice筛选出来之后替换
print(df["attack"].str.slice_replace(1,3, "distance"))
"""
0 近distance
1 远distance
2 近distance
3 中distance离
4 远distance
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
# 将slice为[1:3]的内容换成"distance"，既然替换，所以这里不支持步长。
join
将每个字符之间使用指定字符相连，相当于sep.join(list(value))
print(df["ultimate"].str.join("a"))
"""
0 聚a合a射a线
1 战a术a目a镜
2 死a亡a绽a放
3 熔a火a核a心
4 纳a米a激a素
5 None
Name: ultimate, dtype: object
"""
contains
判断字符串是否含有指定子串，返回的是bool类型
print(df["country"].str.contains("国"))
"""
0 False
1 True
2 True
3 False
4 False
5 None
Name: country, dtype: object
"""
# 存在None值的话，整体还是object
print(df["country"].str.contains("国", na=False))
"""
0 False
1 True
2 True
3 False
4 False
5 False
Name: country, dtype: bool
"""
# 指定na=False，那么就会变成False了，当然也可以指定为其他的值，但是类型会变
print(df["country"].str.contains("国", na="嘎嘎"))
"""
0 False
1 True
2 True
3 False
4 False
5 嘎嘎
Name: country, dtype: object
"""
# 一般我们是为了进行删选，所以会指定为False
startswith
是否某个子串开头
print(df["attack"].str.startswith("近"))
"""
0 True
1 False
2 True
3 False
4 False
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
endswith
判断是否以某个子串结尾
print(df["attack"].str.endswith("离"))
"""
0 True
1 True
2 True
3 True
4 True
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
match
和python正则中的match一样，是从头开始匹配的。返回布尔型，表示是否匹配给定的模式
print(df["attack"].str.match(".{2}距"))
"""
0 False
1 False
2 False
3 True
4 False
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
# 开头两个字符任意，第三个字符为"距"
replace
替换
# 我们来增加一列date
print(df["date"])
"""
0 2011-11-23
1 2011-11-23
2 2011-11-23
3 2011-11-23
4 2011-11-23
5 2011-11-23
Name: date, dtype: object
"""
# 将2011-11-23替换成23/11/2011这种格式
print(df["date"].str.replace("(d+)-(d+)-(d+)", r"3/2/1"))
"""
0 23/11/2011
1 23/11/2011
2 23/11/2011
3 23/11/2011
4 23/11/2011
5 23/11/2011
"""
# 这里面的replace是支持正则的。
# 并且一般我们会加上r表示原生的，这是在正则中
# 对于pandas来说，第一个参数是不需要加的，如match。但是第二个参数是要加上r的
# 尤其是分组替换，但如果只是简单字符串替换就不需要了。
repeat
重复字符串
print(df["date"].str.repeat(3))
"""
0 2011-11-232011-11-232011-11-23
1 2011-11-232011-11-232011-11-23
2 2011-11-232011-11-232011-11-23
3 2011-11-232011-11-232011-11-23
4 2011-11-232011-11-232011-11-23
5 2011-11-232011-11-232011-11-23
Name: date, dtype: object
"""
pad
将每一个元素都用指定的字符填充，记住只能是一个字符
print(df["name"].str.pad(5, fillchar=">"))
"""
0 >>莫伊拉
1 >士兵76
2 >>>死神
3 >>托比昂
4 >>>安娜
5 >>aaa
Name: name, dtype: object
"""
# 表示要占5个长度，用">"填充
# 但是我们发现是填在左边的
print(df["name"].str.pad(5, fillchar="<", side="right"))
"""
0 莫伊拉<<
1 士兵76<
2 死神<<<
3 托比昂<<
4 安娜<<<
5 aaa<<
Name: name, dtype: object
"""
# 指定side为right，会填在右边
print(df["name"].str.pad(5, fillchar="<", side="both"))
"""
0 <莫伊拉<
1 <士兵76
2 <<死神<
3 <托比昂<
4 <<安娜<
5 <aaa<
"""
# 指定side为both，会填在两端
center ljust rjust
# 这三个是有pad变来的
"""
center(5, fillchar="<") <==> pad(5, size="both", fillchar="<")
ljust(5, fillchar="<") <==> pad(5, size="right", fillchar="<")
rjust(5, fillchar="<") <==> pad(5, size="left", fillchar="<")
"""
zfill
填充，只能是0，从左边填充
print(df["name"].str.zfill(10))
"""
0 0000000莫伊拉
1 000000士兵76
2 00000000死神
3 0000000托比昂
4 00000000安娜
5 0000000aaa
Name: name, dtype: object
"""
encode decode
编码,解码
print(df["attack"].str.encode("utf-8"))
"""
0 b'xe8xbfx91xe8xb7x9dxe7xa6xbb'
1 b'xe8xbfx9cxe8xb7x9dxe7xa6xbb'
2 b'xe8xbfx91xe8xb7x9dxe7xa6xbb'
3 b'xe4xb8xadxe8xbfx9cxe8xb7x9dxe7xa6...
4 b'xe8xbfx9cxe8xb7x9dxe7xa6xbb'
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
print(df["attack"].str.encode("utf-8").str.decode("utf-8"))
"""
0 近距离
1 远距离
2 近距离
3 中远距离
4 远距离
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
strip
按照指定内容，从两边去除，和python字符串内置的strip一样
print(df["attack"].str.strip("中远近离"))
"""
0 距
1 距
2 距
3 距
4 距
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
lstrip rstrip
类比python字符串的lstrip和rstrip
wrap
调用了textwrap.TextWrapper方法，主要是规范格式的，个人觉得没多大用
get_dummies
不好解释，看例子就明白了
print(df["attack"].str.get_dummies("距"))
"""
中远 离 近 远
0 0 1 1 0
1 0 1 0 1
2 0 1 1 0
3 1 1 0 0
4 0 1 0 1
5 0 0 0 0
"""
# 按照"距"进行分割，得到列表
# 所有列表中的元素总共有"中远、近、远、离"四种
# new_df.loc[0, '中远']为0，表示原来df对应位置的元素包含0个"中远"
translate
指定部分替换
trans = str.maketrans({"距": "ju", "离": "li"})
print(df["attack"].str.translate(trans))
"""
0 近juli
1 远juli
2 近juli
3 中远juli
4 远juli
5 None
Name: attack, dtype: object
"""
extract
分组捕获
print(df["date"].str.extract("d{4}-(d{2})-(d{2})"))
"""
0 1
0 11 23
1 11 23
2 11 23
3 11 23
4 11 23
5 11 23
"""
# 必须匹配指定pattern，否则为NaN
# 而且必须要有分组，否则报错，结果是一个DataFrame，每一个分组对应一列
print(df["date"].str.extract("d{4}-(?P<月>d{2})-(?P<日>d{2})"))
"""
月 日
0 11 23
1 11 23
2 11 23
3 11 23
4 11 23
5 11 23
"""
# 指定分组名，会变成列名
find
查找指定字符第一次出现的位置
print(df["date"].str.find("-"))
"""
0 4
1 4
2 4
3 4
4 4
5 4
Name: date, dtype: int64
"""
# 当然可以指定范围,包括起始和结束
print(df["date"].str.find("-", 5))
"""
0 7
1 7
2 7
3 7
4 7
5 7
Name: date, dtype: int64
"""
print(df["date"].str.find("蛤"))
"""
0 -1
1 -1
2 -1
3 -1
4 -1
5 -1
Name: date, dtype: int64
"""
# 找不到的话，返回-1
rfind
和find类似，不过是从右往左查
index
和find类似，但是找不到就报错
rindex
和rfind类似，但是找不到就报错
lower upper title capitalize swapcase
和python内置的字符串方法类似
s = pd.Series(['lower', 'CAPITALS', 'this is a sentence', 'SwApCaSe'])
print(s)
"""
0 lower
1 CAPITALS
2 this is a sentence
3 SwApCaSe
dtype: object
"""
print(s.str.lower())
"""
0 lower
1 capitals
2 this is a sentence
3 swapcase
dtype: object
"""
# 所有字符转成小写
print(s.str.upper())
"""
0 LOWER
1 CAPITALS
2 THIS IS A SENTENCE
3 SWAPCASE
dtype: object
"""
# 所有字符转成大写
print(s.str.title())
"""
0 Lower
1 Capitals
2 This Is A Sentence
3 Swapcase
dtype: object
"""
# 每一个单词的首字母大写
print(s.str.capitalize())
"""
0 Lower
1 Capitals
2 This is a sentence
3 Swapcase
dtype: object
"""
# 第一个字母大写
print(s.str.swapcase())
"""
0 LOWER
1 capitals
2 THIS IS A SENTENCE
3 sWaPcAsE
dtype: object
"""
# 大小写交换
isahpha isnumeric isalnum isdigit isdecimal isspace islower isupper istitle
和python字符串内置的方法一样，返回的是bool类型
s1 = pd.Series(['one', 'one1', '1', ''])
print(s1.str.isalpha())
"""
0 True
1 False
2 False
3 False
dtype: bool
"""
# 是否全是字母
print(s1.str.isnumeric())
"""
0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
"""
# 判断是否全是数字
print(s1.str.isalnum())
"""
0 True
1 True
2 True
3 False
dtype: bool
"""
# 判断是否全是字母或者数字
# isdecimal和isdigit和上面isdecimal非常类似，对比一下就清楚了
s3 = pd.Series(['23', '³', '⅕', ''])
print(s3.str.isdecimal())
"""
0 True
1 False
2 False
3 False
dtype: bool
"""
print(s3.str.isdigit())
"""
0 True
1 True
2 False
3 False
dtype: bool
"""
print(s3.str.isnumeric())
"""
0 True
1 True
2 True
3 False
dtype: bool
"""
# 可以看到，isdecimal只能用于Unicode数字
# isdigit用于Unicode数字，罗马数字
# isnumeric用于unicode数字，罗马数字，汉字数字
# 总的来说，isnumeric最广泛，但是实际项目中，一般很少会有这种怪异的数字出现
# 如果只是普通的阿拉伯数字，那么这三个方法基本上是一样的，可以互用
s4 = pd.Series([' ', '\t\r\n ', ''])
print(s4.str.isspace())
"""
0 True
1 True
2 False
dtype: bool
"""
# 判断是否全是空格
s5 = pd.Series(['leopard', 'Golden Eagle', 'SNAKE', ''])
print(s5.str.islower())
"""
0 True
1 False
2 False
3 False
dtype: bool
"""
# 判断是否全是小写
print(s5.str.isupper())
"""
0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
"""
# 判断是否全是大写
print(s5.str.istitle())
"""
0 False
1 True
2 False
3 False
dtype: bool
"""
# 判断每个单词的首字母是否是大写(其他字母小写)
pandas的Series对象下的str所对应的方法，我们就全部介绍完了。目测应该是差不多了，都是从源码里面找的，有兴趣的话可以看看，注释写的非常详细。源码位置：python安装目录Libsite-packagespandascorestrings.py