Pandas---7.字符串操作

1.Series.map

通过Series.map()方法，所有字符串和正则表达式方法都能应用于各个值。但是如果存在NaN就会报错。为了解决这个问题，pandas提供了一些能够跳过NaN值的字符串操作方法。

2.Series.str.ufunc

Series.str能够将Series的值当作字符串处理，并且你可以通过Series.str.func来应用某些函数。其中func可以为：

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

Series.str.capitalize() Series.str.cat([others, sep, na_rep]) Series.str.center(width[, fillchar]) Series.str.contains(pat[, case=True, flags=0, na=nan, regex=True]) Series.str.count(pat[, flags]) Series.str.decode(encoding[, errors]) Series.str.encode(encoding[, errors]) Series.str.endswith(pat[, na]) Series.str.extract(pat[, flags, expand]) Series.str.extractall(pat[, flags]) Series.str.find(sub[, start, end]) Series.str.findall(pat[, flags]) Series.str.get(i) Series.str.index(sub[, start, end]) Series.str.join(sep) Series.str.len() Series.str.ljust(width[, fillchar]) Series.str.lower() Series.str.lstrip([to_strip]) Series.str.match(pat[, case=True, flags=0, na=nan, as_indexer=False]) Series.str.normalize(form) Series.str.pad(width[, side, fillchar]) Series.str.partition([pat, expand]) Series.str.repeat(repeats) Series.str.replace(pat, repl[, n, case, flags]) Series.str.rfind(sub[, start, end]) Series.str.rindex(sub[, start, end]) Series.str.rjust(width[, fillchar]) Series.str.rpartition([pat, expand]) Series.str.rstrip([to_strip]) Series.str.slice([start, stop, step]) Series.str.slice_replace([start, stop, repl]) Series.str.split([pat, n, expand]) Series.str.rsplit([pat, n, expand]) Series.str.startswith(pat[, na]) Series.str.strip([to_strip]) Series.str.swapcase() Series.str.title() Series.str.translate(table[, deletechars]) Series.str.upper() Series.str.wrap(width, **kwargs) Series.str.zfill(width) Series.str.isalnum() Series.str.isalpha() Series.str.isdigit() Series.str.isspace() Series.str.islower() Series.str.isupper() Series.str.istitle() Series.str.isnumeric() Series.str.isdecimal() Series.str.get_dummies([sep])