Pandas.str

Pandas 的 .str 是字符串操作方法,它是 Pandas 中 Series 对象的一部分,提供了对序列中的每个字符串元素进行操作的能力。以下是一些常用的 .str 方法:

  1. str.len():返回字符串的长度。
  2. str.lower():将所有大写字母转换为小写。
  3. str.upper():将所有小写字母转换为大写。
  4. str.strip():去除字符串两端的空白字符。
  5. str.lstrip():去除字符串左侧的空白字符。
  6. str.rstrip():去除字符串右侧的空白字符。
  7. str.contains(pat[, case, regex, na]):检查字符串中是否包含指定的模式 pat。可以指定是否忽略大小写 case 和是否使用正则表达式 regex。
  8. str.startswith(pat):检查字符串是否以指定的前缀 pat 开始。
  9. str.endswith(pat):检查字符串是否以指定的后缀 pat 结束。
  10. str.isalnum():检查字符串是否只由字母和数字组成。
  11. str.isalpha():检查字符串是否只由字母组成。
  12. str.isdigit():检查字符串是否只由数字组成。
  13. str.join(sep):使用指定的分隔符 sep 将字符串列表连接成一个字符串。
  14. str.split(pat):按照指定的分隔符 pat 将字符串分割成多个部分。
  15. str.replace(old, new):将字符串中的旧字符串 old 替换为新字符串 new。
  16. str.slice(start, stop, step):对字符串进行切片操作。
  17. str.get(i):返回字符串中索引为 i 的字符。
### Pandas `str` 方法详解 在数据科学领域,字符串操作是数据清洗和处理中不可或缺的一部分。Pandas 的 `Series.str` 接口提供了强大的字符串操作功能,能够简化复杂的字符串处理任务[^2]。 #### 基本属性与方法 `Series.str` 属性允许访问一系列用于字符串操作的方法。下面列举了一些常用的字符串处理方法: - **提取子串** 可以使用 `.str.slice()` 或者更直观的方式如 `.str[start:end]` 来获取指定位置的字符或子串。 ```python s = pd.Series(['hello world', 'pandas']) print(s.str[:5]) ``` - **分割字符串** 使用 `.str.split()` 将字符串按照特定分隔符拆分成多个部分,默认情况下返回列表形式的结果;如果只需要前几项,则可以设置参数 `n` 和 `expand=True` 得到 DataFrame 形式的输出。 ```python s = pd.Series(['a_b_c', 'd_e_f', 'g_h_i']) print(s.str.split('_', expand=True)) ``` - **去除空白字符** 提供了多种方式来清理两端多余的空格,比如 `.str.strip()`, `.str.lstrip()`, 和 `.str.rstrip()` 分别对应于移除全部、左侧以及右侧的空白字符。 ```python s = pd.Series([' hello ', '\tworld\n', ' test ']) print(s.str.strip()) ``` - **大小写转换** 支持常见的大小写变换操作,像 `.str.lower()`, `.str.upper()`, 和 `.str.title()` 等等。 ```python s = pd.Series(['HELLO', 'WORLD']) print(s.str.lower()) ``` - **正则表达式匹配** 利用正则表达式来进行模式匹配是一项非常实用的功能。`.str.contains()`, `.str.match()`, `.str.extract()`, 和 `.str.findall()` 都支持 regex 参数以便执行高级查询。 ```python s = pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) print(s[s.str.contains('ba')]) ``` 以上只是对 `Series.str` 功能的一个简单介绍,在实际工作中还有很多其他有用的方法等待探索。对于更加复杂的需求,建议查阅官方文档获得最新最全的信息。
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