pandas如何使用str对象

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。

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. 200031    BROOKLYN, NY 11211-17552            OMAHA, NE 681543       PITTSBURGH, PA 15211dtype: object>>> addr.str.count(r'\d') 0    51    92    53    5dtype: 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         zip0  Washington    DC       200031    Brooklyn    NY  11211-17552       Omaha    NE       681543  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！