Pandas学习笔记九——向量化字符串操作

最新推荐文章于 2025-05-16 16:36:20 发布

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分类专栏：数据科学学习笔记 python 文章标签： python pandas

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jasonzhoujx/article/details/81702975

本文介绍了Pandas中向量化字符串操作的重要性，它简化了数组处理并处理缺失值。Pandas的Series和Index对象的str属性提供了类似Python字符串的方法，如len()、lower()等，并支持正则表达式操作，是数据清洗的有力工具。

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向量化字符串操作

使用pyhton的一个优势就是字符串处理起来比较容易。在此基础上创建的pandas同样提供了一系列向量化字符串操作，他们都是在处理（清理）现实工作中的数据时不可或缺的功能。向量化操作简化了纯数值的数组操作语法——我们不需要再担心数组的长度或维度，只需要关心需要的操作。然而，由于numpy并没有为字符串数组提供简单的接口，因此需要通过频繁的for循环（列表生成式）来解决问题。

Pandas为包含字符串的Series和Index对象提供了str属性堪称是两全其美的方法，他可以满足向量化字符串操作的需求，又可以正确的处理缺失值。

import pandas as pd
data = ['peter', 'paul', None, 'mary', 'guido']
names = pd.Series(data)
#将字符串转化为大写
names.str.capitialize()

#输出结果：
0    Peter
1     Paul
2     None