pandas 字符串操作

最新推荐文章于 2025-06-12 06:43:16 发布
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1.字符串拆分split():

split经常和strip一起使用于修剪空白符

2.字符串拼接使用 ‘+’

有个更符合Python的字符串拼接方法是使用join()

3,判断是否是子字符串，可以使用in或find()或index(),find与index的区别是，find如果找不到字符串会返回-1，index则会抛出异常错误。

in

find()

index()

4.计算子字符串出现的次数count()

5.替换某个子字符串replace()

python内置字符串方法：

（图片来源：截图于 利用python进行数据分析 Wes McKinney 著）

使用Pandas提取包含特定字符串的行数据
CqpFsharp的博客
09-25 958
假设我们有一个名为"data.csv"的CSV文件，其中包含了一些数据。下面的示例演示了如何提取包含特定字符串的行数据。假设我们要提取"column_name"列中包含字符串"keyword"的行数据。来同时筛选两个条件，即"column1"列包含"keyword1"字符串并且"column2"列包含"keyword2"字符串。上面的代码将筛选后的结果保存到名为"filtered_data.csv"的CSV文件中，并且不包含索引列。最后，我们可以将筛选后的结果保存到一个新的CSV文件中，以便后续使用。
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10-26 5601
1. 使用.str进行索引 可以使用[]方法来直接索引定位。如果你的索引超过了字符串的结尾，将返回NaN 输出： 2.提取第一个匹配的对象 (extract) extract方法接受一个至少含有一个捕获组的正则表达式，使用超过一个捕获组的正则表达式则会提取并返回一个数据表，每一列为一个捕获组。 有名称的捕获组： 注意，任何有名称的捕获组，其名称都会被用做列名，否则将会直接使用数字。 如果仅使用正则表达式捕获一个组，而expand=True，那么仍然将返回一个数据表。 ...
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Pandas实现数据Concat拼接的完整指南
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Pandas是Python中用于数据分析的核心库之一，其`concat()`函数是数据合并操作的核心工具。无论是纵向（行方向）还是横向（列方向）拼接，`concat()`都能灵活处理多个数据集的整合需求。本文将通过**示例代码**和**参数解析**，全面介绍`concat()`的用法，帮助开发者掌握数据拼接的核心技巧
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lzylzy66的博客
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随着人工智能的不断发展，数据分析这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习数据分析，本文就介绍了pandas学习的基础内容。本章简单介绍了pandas处理字符串的步骤，具体如下。
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pandas中的几种字符串操作，包括contains，startswith/endswith，repeat重复，pad补齐字符，字母大小写判断及转换等六种操作
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cat() 拼接字符串、split()切片字符串、get() 获取指定位置的字符串、contains() 是否包含表达式，返回True或False、replace() 字符串替换、slice() 按字符串下标的开始结束位置切割字符串、count() 计算给定单词出现的次数、len() 计算字符串的长度、strip()去除前后的空白字符、lower() 全部小写、upper() 全部大写、index() 查找给定字符串的位
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问题 DataFrame里有四列字符串，希望把它们合并为一列，新column形式为item1, item2, item3, item4。 除了第一列一定有值以外，其余三列都可能是NA。遇到NA需要跳过，比如如果2、4是NA，结果应是item1, item3。 解决 np.where()可以用来解决NA的问题，代码如下： df = df.fillna('no_item') #将NA换成str，方便查NA df['new'] = df['item1'] + \ np.where(df['item2']!='
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Pandas为处理字符串数据提供了丰富的功能和灵活性。通过掌握本文介绍的字符串清洗、转换、提取和匹配等操作，我们可以更加高效地进行字符串数据的处理和分析。无论是数据清洗、特征工程还是数据可视化，Pandas都能为我们提供强大的支持。随着对Pandas的深入学习和实践，我们将能够更好地利用字符串数据来揭示数据的内在规律和价值。在实际应用中，我们还需要结合具体的数据集和业务需求，灵活运用Pandas的各种功能和方法，以实现高效的数据处理和分析。
pandas字符串操作
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在 Pandas 中，字符串操作是数据处理中非常常见且重要的部分。Pandas 提供了丰富的字符串处理功能，主要通过 `str` 访问器实现对 Series 或 DataFrame 中字符串数据的操作。 ### 常见的字符串操作包括： #### 1. 字符串大小写转换 可以使用 `.str.lower()`、`.str.upper()` 等方法进行大小写转换。 ```python import pandas as pd s = pd.Series(['Hello', 'WORLD', 'pandas']) s_lower = s.str.lower() s_upper = s.str.upper() ``` #### 2. 字符串长度获取 通过 `.str.len()` 可以获取每个字符串的长度。 ```python s_lengths = s.str.len() ``` #### 3. 字符串替换 使用 `.str.replace()` 方法可以替换字符串中的特定内容。 ```python s_replaced = s.str.replace('pandas', 'Python') ``` #### 4. 字符串分割 通过 `.str.split()` 方法可以按照指定分隔符将字符串拆分成列表。 ```python s_split = s.str.split(',') ``` #### 5. 子字符串提取 可以使用 `.str.slice()` 或 `.str.extract()` 来提取子字符串。 ```python s_slice = s.str.slice(0, 3) ``` #### 6. 判断字符串是否包含某子串 使用 `.str.contains()` 方法可以判断某个子字符串是否存在。 ```python contains_pandas = s.str.contains('pandas') ``` #### 7. 正则表达式匹配 支持正则表达式操作，例如 `.str.match()` 和 `.str.extract()`。 ```python # 使用正则表达式提取数字 s_numbers = pd.Series(['abc123', 'def456', 'ghi789']) numbers_extracted = s_numbers.str.extract(r'(\d+)') ``` #### 8. 字符串拼接 可以通过 `+` 运算符或 `.str.cat()` 方法拼接字符串。 ```python s_concatenated = s.str.cat([' - added text'] * len(s)) ``` #### 9. 字符串去空格 使用 `.str.strip()`、`.str.lstrip()`、`.str.rstrip()` 可以去除前后空格。 ```python s_stripped = pd.Series([' leading', 'trailing ', ' both ']).str.strip() ``` #### 10. 多条件筛选 结合布尔索引和字符串操作，可以进行复杂的筛选。 ```python filtered = s[s.str.startswith('He')] ``` --- ### 示例代码：清洗并分析文本数据 假设有一组城市名称数据，需要将其标准化为统一格式，并提取某些信息： ```python cities = pd.Series([' New York ', 'LONDON', 'paris', 'Berlin']) # 去除空格并转为小写 cleaned_cities = cities.str.strip().str.lower() # 首字母大写 capitalized = cleaned_cities.str.capitalize() # 检查是否包含 'on' contains_on = cleaned_cities.str.contains('on') print("Cleaned Cities:", cleaned_cities.tolist()) print("Capitalized:", capitalized.tolist()) print("Contains 'on':", contains_on.tolist()) ``` --- ### 字符串操作注意事项： - 在处理缺失值时，字符串操作会自动跳过 `NaN` 值，避免报错。 - 如果输入数据不是字符串类型，Pandas 会尝试隐式转换为字符串进行处理。 - 对于性能要求较高的场景，建议使用向量化操作而非循环逐行处理。 ---
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