Pandas:文本处理

操作方法 .str.
方法属性 s.str.lower() etc.
切分替换 .str.split('_').str.get(1) .str.replace('^.a|dog', 'XX-XX ', case=False)
连接 .str.cat(sep=',')
索引 s.str[0]
提取子串 .str.extract("(?P[a-zA-Z])")

1、数据类型

object 和 StringDtype 是 Pandas 的两个文本类型,不过作为新的数据类型,官方推荐 StringDtype 的使用

默认情况下,文本数据会被推断为 object 类型。

string 类型需要专门进行指定:

2、字符的操作

Series 和 Index 都用一些字符串处理方法,可以方便地进行操作,这些方法会自动排除丢失值和 NA 值。我们可以通过 str 属性访问它的方法,进行操作。





3、文本高级处理

对文本的分隔和替换是最常用的文本处理方式。对文本分隔后会生成一个列表,我们对列表进行切片操作,可以找到我们想要的内容,分隔后还可以将分隔内容展开,形成单独的行。











4、参考文献

《深入浅出Pandas》

posted @ 2022-06-25 18:49  朝南烟  阅读(90)  评论(0编辑  收藏  举报
body { color: #000; background-color: #e6e6e6; font-family: "Helvetica Neue",Helvetica,Verdana,Arial,sans-serif; font-size: 12px; min-height: 101%; background: url(https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/caolanying/1841633/o_2009041…ly1geq8oc9owbj21hc0u0th5.jpg) fixed; } #home { margin: 0 auto; opacity: 0.8; width: 65%; min-width: 1080px; background-color: #fff; padding: 30px; margin-top: 50px; margin-bottom: 50px; box-shadow: 0 2px 6px rgba(100, 100, 100, 0.3); }