pandas文本处理
2024-08-26 00:03:23
import pandas as pd
import numpy as np s = pd.Series(['A', 'b', 'c', 'bbhello', '', np.nan, 'hj'])
df = pd.DataFrame({'key1': list('abcdef'),
'key2': ['hee', 'fv', 'w', 'hija', '', np.nan]})
print(s)
print('-'*8)
print(df)
print('-'*8)
'''
0 A
1 b
2 c
3 bbhello
4 123
5 NaN
6 hj
dtype: object
--------
key1 key2
0 a hee
1 b fv
2 c w
3 d hija
4 e 123
5 f NaN
--------
'''
# 直接通过.str调用字符串方法，可以对Series、DataFrame使用，自动过滤NaN值
print(s.str.count('b'))
'''
0 0.0
1 1.0
2 0.0
3 2.0
4 0.0
5 NaN
6 0.0
dtype: float64
'''
print(df['key2'].str.upper())
'''
0 HEE
1 FV
2 W
3 HIJA
4 123
5 NaN
Name: key2, dtype: object
'''
# 将所有的列名改为大写
df.columns = df.columns.str.upper()
print(df)
'''
KEY1 KEY2
0 a hee
1 b fv
2 c w
3 d hija
4 e 123
5 f NaN
'''
# 字符串常用方法 --lower，upper，len，starswith，endswith print('小写，lower()',s.str.lower())
print('大写，upper()',s.str.upper())
print('长度，len()',s.str.len())
print('判断起始是否为b，startswith()',s.str.startswith('b'))
print('判断结束是否为"o"，endswith()',s.str.endswith('o'))
'''
小写，lower() 0 a
1 b
2 c
3 bbhello
4 123
5 NaN
6 hj
dtype: object
大写，upper() 0 A
1 B
2 C
3 BBHELLO
4 123
5 NaN
6 HJ
dtype: object
长度，len() 0 1.0
1 1.0
2 1.0
3 7.0
4 3.0
5 NaN
6 2.0
dtype: float64
判断起始是否为b，startswith() 0 False
1 True
2 False
3 True
4 False
5 NaN
6 False
dtype: object
判断结束是否为"o"，endswith() 0 False
1 False
2 False
3 True
4 False
5 NaN
6 False
dtype: object
'''
# 字符串常用方法 --strip s2 = pd.Series([' jack', 'jill ', ' jesse '])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 2), columns=[' A ', ' B'], index=range(3))
print(s2)
print('-'*8)
print(df2)
print('-'*8)
'''
0 jack
1 jill
2 jesse
dtype: object
--------
A B
0 -0.333042 -0.467830
1 0.605179 -0.658910
2 -0.490881 -0.639754
--------
'''
print(s2.str.strip())
print('-'*8)
print(s2.str.lstrip())
print('-'*8)
print(s2.str.rstrip())
'''
0 jack
1 jill
2 jesse
dtype: object
--------
0 jack
1 jill
2 jesse
dtype: object
--------
0 jack
1 jill
2 jesse
dtype: object
'''
df2.columns = df2.columns.str.strip()
print(df2)
'''
A B
0 -0.801508 1.650113
1 -0.669556 -1.195999
2 0.277338 -0.727100 ''' # 字符串常用方法 -- replace()
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 2), columns=[' A a', ' B b'], index=range(3))
df3.columns = df3.columns.str.replace(' ', '-', n=2)
print(df3)
'''
-A-a -B- b
0 -1.225938 0.296270
1 0.769037 2.794032
2 -1.686818 0.109314
'''
# 字符串常用方法 -- spilt、rsplit
s4 = pd.Series(['a,b,c', '1,2,3', ['a,,,c'], np.nan])
print(s4)
print(s4.str.split(','))
'''
0 a,b,c
1 1,2,3
2 [a,,,c]
3 NaN
dtype: object
0 [a, b, c]
1 [1, 2, 3]
2 NaN
3 NaN
dtype: object
'''
# 直接索引得到一个list
# 可以使用get或[]符号访问拆散列表中的元素
print(s4.str.split(',').str[0])
print(s4.str.split(',').str.get(0))
'''
0 a
1 1
2 NaN
3 NaN
dtype: object
0 a
1 1
2 NaN
3 NaN
dtype: object
''' # 可以使用expand可以轻松扩展此操作以返回DataFrame
# n 参数限制分割数
print(s4.str.split(','))
print('-' * 8)
print(s4.str.split(',', expand=True))
'''
0 [a, b, c]
1 [1, 2, 3]
2 NaN
3 NaN
dtype: object
--------
0 1 2
0 a b c
1 1 2 3
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
'''
print(s4.str.split(',', expand=True, n=1))
'''
0 1
0 a b,c
1 1 2,3
2 NaN NaN
3 NaN NaN
'''
# rsplit类似于split，反向工作，即从字符串的末尾到字符串的开头
print(s4.str.split(',', expand=True, n=1))
print('-' * 8)
print(s4.str.rsplit(',', expand=True, n=1))
'''
0 1
0 a b,c
1 1 2,3
2 NaN NaN
3 NaN NaN
--------
0 1
0 a,b c
1 1,2 3
2 NaN NaN
3 NaN NaN
''' df4 = pd.DataFrame({'key1': ['a,b,c', '1,2,3', [':,,, ']],
'key2': ['a-b-c', '1-2-3', [':-.- ']]})
print(df4)
print('-'*8)
print(df4['key2'].str.split('-'))
'''
key1 key2
0 a,b,c a-b-c
1 1,2,3 1-2-3
2 [:,,, ] [:-.- ]
--------
0 [a, b, c]
1 [1, 2, 3]
2 NaN
Name: key2, dtype: object
'''
# 通过索引获取分割后的元素
df4['k201'] = df4['key2'].str.split('-').str[0]
df4['k202'] = df4['key2'].str.split('-').str[1]
df4['k203'] = df4['key2'].str.split('-').str[2]
print(df4)
'''
key1 key2 k201 k202 k203
0 a,b,c a-b-c a b c
1 1,2,3 1-2-3 1 2 3
2 [:,,, ] [:-.- ] NaN NaN NaN
'''
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