pandas字符串操作(下)

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数据预览:

七、contains判断字符串里是否包含某字符

1.需求:

2.讲解

3.效果展示

八、startswith/endswith判断是否以某个字开头或结尾

1.需求:

2.讲解

3.效果展示

九、repeat将字符串进行重复

1.需求:

2.讲解

3.效果展示

十、pad用指定字符补齐内容

1.需求:

2.讲解

3.效果展示

十一、字母大小写转换

1.所有字符转成小写

2.所有字符转成大写

3.每一个单词的首字母大写

4.第一个字母大写

5.大小写交换

十二、判断字母大小写

1.判断是否全是小写

2.判断每个单词的首字母是否是大写


数据预览:

七、contains判断字符串里是否包含某字符

1.需求:

判断省这一列的内容中有哪几个是山东省

2.讲解

print(data['省'].str.contains("山东省"))

这一函数在前面的数据筛选篇已经向大家介绍过了https://blog.youkuaiyun.com/2302_80061155/article/details/135514714 

只需要把要匹配的内容写入即可,如果想把匹配的数据筛选过滤出来的话,就可以写上print(data[data['省'].str.contains("山东省")])

3.效果展示

八、startswith/endswith判断是否以某个字开头或结尾

1.需求:

查看有哪些人是二十多岁的

2.讲解

print(data['年龄'].astype(str).str.startswith('2'))

这一题的关键点在于要将年龄转换为字符串类型,同时我们要查找年龄是2开头的,是直接在startswith()中写入2吗,并不是,因为年龄已经被转换为字符串类型了,所以也要将2变成字符串“2”才能进行正常匹配 

endswith和startswith使用方式是一样的,不再赘述

3.效果展示

pandas中,可以使用字符串操作来处理和操作Series或DataFrame中的字符串数据。pandas提供了一组强大的字符串处理方法,可以方便地进行字符串的拆分、替换、提取等操作。 以下是pandas中常用的字符串操作方法: 1. 字符串拆分:使用`str.split()`方法可以将字符串拆分成多个部分,并返回一个包含拆分后结果的Series或DataFrame。可以指定分隔符、拆分的次数等参数。 2. 字符串替换:使用`str.replace()`方法可以将字符串中的某个子串替换为另一个子串。可以指定要替换的子串、替换后的子串等参数。 3. 字符串提取:使用`str.extract()`方法可以从字符串中提取满足某种模式的子串,并返回一个包含提取结果的Series或DataFrame。可以使用正则表达式来指定提取的模式。 4. 字符串匹配:使用`str.contains()`方法可以判断字符串是否包含某个子串,并返回一个布尔类型的Series或DataFrame。 5. 字符串大小写转换:使用`str.lower()`和`str.upper()`方法可以将字符串转换为小写或大写形式。 6. 字符串去除空格:使用`str.strip()`、`str.lstrip()`和`str.rstrip()`方法可以去除字符串中的前导空格、尾部空格或两端空格。 7. 字符串连接:使用`str.cat()`方法可以将多个字符串连接成一个字符串,并返回一个包含连接结果的Series或DataFrame。 这些只是pandas字符串操作的一部分,还有其他更多的方法可以用于字符串处理。你可以参考pandas官方文档来了解更多详细的信息。
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