python库--pandas--Series.str--字符串处理

最新推荐文章于 2024-03-14 11:35:57 发布
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文章标签： python pandas
Pandas 字符串操作神器：Series.str系列详解（小白友好版）
高校教师 | AI兴趣者 专注Python|大数据|LLM学习 分享浅显易懂知识体系
04-12 530
Series.str让你能用“一行代码”批量处理字符串，是 Pandas 中最强大的数据清洗工具之一！
Python pandas.Series.str
Ahead_J的博客
09-28 594
1. replace Series.str.replace(pat, repl, n=-1, case=None, flags=0, regex=True) Parameters: pat : string or compiled regex String can be a character sequence or regular expression. ...
python字符串类库_python类库
weixin_42519489的博客
02-10 294
sys模块包含系统对应的功能sys.stdin、sys.stdout和sys.stderr它们分别对应你的程序的标准输入、标准输出和标准错误流。os模块这个模块包含普遍的操作系统功能。如果你希望你的程序能够与平台无关的话，这个模块是尤为重要的。即它允许一个程序在编写后不需要任何改动，也不会发生任何问题，就可以在Linux和Windows下运行。一个例子就是使用os.sep可以取代操作系统特定的路径...
python字符串处理库_python 字符串处理
weixin_39921504的博客
12-05 275
1.格式化：param=111｛“k”: "{}".format(param)｝2.字符串替换:string=“aaabbb"# from aaa to oooostring.replace("aaa","oooo")4.字符串去空格：string=“ aa bb ccccc ”string.strip()# 删除两端空格以及换行符string.rstrip() # 删除右边空格换行符stri...
Python之字符串处理库、文件及目录操作、时间日期
qq_52445443的博客
02-09 1070
1.字符串处理库 1.1 查找 （1）find()：检测某个子串是否包含在这个字符串中，如果在则返回这个子串开始的位置下标，否则返回-1 --语法：字符串序列.find(子串，开始位置，结束位置)。开始位置和结束位置可以省略不写 --rfind()：和find()功能相同，但是查找方向为右侧开始 s = 'jack love rose,im rose' f1 = s.find('rose') f2 = s.rfind('rose') print(f1, f2) # 结果为：10....
python series转换为字符串_python库--pandas--Series.str--字符串处理
weixin_40005795的博客
12-15 9782
原数据import pandas as pda = pd.Series(['aSd', 'asd', 'dfd fsAsf sfs'])b = pd.Series([None, 'asd', 'fgh'])indexab0aSdNone1asdasd2dfd fsAsf sfsfgh字符大小写转换a.str.lower()a.str.upper()a.str.title()a.str.capita...
Python pandas.Series.str.cat实例讲解
wuxiaopengnihao1的博客
10-28 1126
本文章向大家介绍Python pandas.Series.str.cat实例讲解，主要分析其语法、参数、返回值和注意事项，并结合实例形式分析了其使用技巧，希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。
pandas 以字符串读取数据_Pandas处理文本数据|Pandas字符串处理|Pandas .str 属性|脑洞大开...
weixin_35779309的博客
12-29 1140
在 Pandas缺失值处理 | 轻松玩转Pandas(3) 介绍了 Pandas 中缺失值的处理，这一节我们来看一看如何处理 Pandas 中的文本(字符串)。# 导入相关库import numpy as npimport pandas as pdPython文章目录 [展示]为什么要用str属性文本数据也就是我们常说的字符串，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的...
pandas Series矢量化的字符串函数——Series.str
悦光阴的博客
08-12 891
在清理文本数据时，对pandas Series(序列)可以使用map函数，所有的字符串都可以应用字符串函数或正则表达式，但是如果存在NA，就会报错。为了解决这个问题，Series有一些可以跳过NA值的字符串操作方法，这可以通过Series的str属性来访问。 s1 = pd.Series(['Mouse', 'dog', 'house and parrot', '23', np.NaN]) s...
python pd Series 添加行_pandas中的series.str.split()的一点认识
weixin_39957805的博客
11-20 729
问题： 现在手中有一表格，其中一列数据长成下列格式：三个元素挤在一个单元格中，现在需要把这三个元素进行分隔开，生成新的三列，该如何办？前面介绍了str.split()方法和re.split()方法，利用这两个方法任意一种方法，结合其他的方法，也可以完成工作，但是比较麻烦，具体的实现方式见文末。 这里我们利用pandas的Series.str.split()方法可以很方便的实...
Python之pandas中Series对象下的str方法汇总
热门推荐
皮皮鱼哟
08-13 1万+
目录Python之pandas中Series对象下的str方法汇总1. cat（和指定字符进行拼接）2. split（按照指定字符串分隔）3. rsplit（和split用法一致，只不过默认是从右往左分隔）4. partition（也是按照指定字符串分隔，和python内置的partition一样）5. rpartition（和partition类似，不过是默认是从右往左找到第一个分隔符）6. get（获取指定位置的字符，只能获取1个）7. slice（和python内置的slice一样。get相当于是[n
独家 | 秘籍：10个Python字符串处理技巧（附代码）
数据派THU
02-27 805
作者：马修·梅奥翻译：陈之炎校对：和中华本文约1600字，建议阅读7分钟。本文为你介绍利用Python处理字符串的一些基本操作。在探寻文本分析途径时却不知从何下手，该怎么办？那么可以通过...
String字符串操作的常见内建函数
heverst的博客
07-26 910
string.capitalize()  把字符串的第一个字符大写 string.center(width)  返回一个原字符串居中,并使用空格填充至长度 width 的新串 string.count(str, beg=0, end=len(string))  返回 str 在 string 里面出现的次数，如果
PyString: Python字符串处理库
gitblog_00058的博客
03-14 528
PyString: Python字符串处理库 pystringC++ functions matching the interface and behavior of python string methods with std::string项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pystring PyString是一个Python字符串处理库，提供了许多...
python字符串类库_全面学习python字符串类，初步掌握python类库的使用（1）
weixin_39719749的博客
02-10 162
学习完数字这类基本数据的处理方法后，咿呀君跟大家一起来学习另一类基本数据——字符串的处理方法。由于字符串在python中是类，有自己的处理函数，我们主要讲解字符串类函数的用法。1、创建字符串。有两种方法：一是调用构造函数，二是使用赋值号。>>>s=str() #创建空字符串>>>s=str(‘hello world’) #创建hello world字符串>...
python字符串库函数_Python标准库概览（1）：string
weixin_39954698的博客
02-10 740
Python的 string 标准库保留了一些有用的函数和用于处理文本对象的类，现在我们来一起看一下Python的string标准库还有哪些我们不知道的有趣用法？01、capwords()函数：将字符串中的所有单词大写import strings = 'The quick brown fox jumped over the lazy dog.'print(s)print(string.capwor...
python之String字符串处理库，文件/目录，日期和时间
小宝的宝呢的博客
03-11 4051
一，String字符串处理库 1，查找 案例 python中，检查s = 'jack love rose,im rose'中是否有rose 对比 Java中字符串的搜索 正向indexof 反向lastIndexOf ①find() 检测某个子串是否包含在这个字符串中，如果在 则返回这个子串开始的位置下标，否则返回-1 语法：字符串序列.find(子串，开始位置，结束位置)。开始位置和结束位置可以省略不 # 数组中是否存在某个元素 ns=[1,2,3,4,5,6] pri
python pandas字符串处理
最新发布
03-13
### Python Pandas 字符串操作方法与示例 #### 数据类型的确认与转换 为了确保在Pandas中进行有效的字符串处理，需先验证`Series`或`DataFrame`的数据类型是否为`string`。对于不确定的数据类型，可以通过`.astype("string")`来强制转换。 ```python import pandas as pd pd_not_s = pd.Series(["A", "B", "C", "Aaba", "Baca", "CABA", "dog", "cat"]) print("原始数据类型:", pd_not_s.dtype) # 转换数据类型至 string pd_s = pd_not_s.astype("string") print("转换后的数据类型:", pd_s.dtype) ``` 此段代码展示了如何检查并更改数据系列的存储类型为字符串[^1]。 #### 使用正则表达式进行模式匹配 当涉及到更复杂的字符串筛选条件时，可借助于正则表达式的强大功能。通过调用`str.contains()`函数，并传入相应的正则表达式作为参数，能够实现精确的内容查找。 ```python pattern = r'^[a-zA-Z]+$' # 只包含字母的简单正则表达式例子 filtered_series = pd_s[pd_s.str.contains(pattern, na=False)] print(filtered_series) ``` 这里定义了一个简单的正则表达式用于过滤只含有英文字母的项。 #### 合并与拆分多列信息 针对实际应用中的复杂场景，比如将多个字段组合成一个新的复合字段或者反过来解析现有字段内的子组件，Pandas提供了灵活的操作方式。 ```python data = {'省': ['广东省', '北京市'], '市': ['广州市', '朝阳区']} df = pd.DataFrame(data) # 将两列拼接在一起形成新的‘地址’列 df['地址'] = df['省'] + df['市'] print(df[['地址']]) ``` 这段脚本演示了怎样把省份名和城市名列连接起来创建完整的地理位置描述[^3]。 #### 创建虚拟变量（Dummy Variables） 有时需要基于某些分类特征构建二元指示矩阵，这时可以利用`get_dummies()`函数轻松完成这一任务。 ```python dummy_df = pd.get_dummies(pd_s, prefix='letter') print(dummy_df.head()) ``` 上述命令会根据输入序列生成一组布尔型的新列，每列表明原序列中特定字符的存在与否[^4]。
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