Pandas 判断字符串类型

本文通过实例演示了如何使用Pandas库中的Series对象,并详细解释了str.isnumeric(), str.isalnum() 和 str.isalpha() 方法的功能及应用。这些方法可以帮助区分和识别数据中的数字、字母及字母数字组合。

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In [1]: import pandas as pd
   ...: df=pd.Series(["1","a",1])
   ...: df
Out[1]: 
0    1
1    a
2    1
dtype: object

In [2]: df.str.isnumeric()
Out[2]: 
0     True
1    False
2      NaN
dtype: object

In [3]: df.str.isalnum()
Out[3]: 
0    True
1    True
2     NaN
dtype: object

In [4]: df.str.isalpha()
Out[4]: 
0    False
1     True
2      NaN
dtype: object

NaN的意思是这不是一个字符串,所以可以用这个语句来分别字符串和非字符串

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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