python数据处理之Series及DataDrame字符串str方法总结

pandas中长需要对数据本身字符进行一些操作，下面对Series和DataFrame的.str方法做了一些总结,主要包括：lower()，upper()，len()，startswith()，endswith(),count()，它们和普通字符串的操作方法几乎相同。

字符串常用方法（1）

# 字符串常用方法（1） - lower，upper，len，startswith，endswith

s = pd.Series(['A','b','bbhello','123',np.nan])
df = pd.DataFrame({'key1':list('abcdef'),
                  'key2':['hee','fv','w','hija','123',np.nan]})

print(s.str.lower(),'→ lower小写\n')
print(s.str.upper(),'→ upper大写\n')
print(s.str.len(),'→ len字符长度\n')
print(s.str.startswith('b'),'→ 判断起始是否为a\n')
print(s.str.endswith('3'),'→ 判断结束是否为3\n')
print(s.str.count("b")),'→ 字符‘b’出现的次数')

df.columns = df.columns.str.upper()'→ df列名改为大写')
df['key2'].str.upper()'→ df的key2列所有属性大写')

输出：

0          a
1          b
2    bbhello
3        123
4        NaN
dtype: object → lower小写

0          A
1          B
2    BBHELLO
3        123
4        NaN
dtype: object → upper大写

0    1.0
1    1.0
2    7.0
3    3.0
4    NaN
dtype: float64 → len字符长度

0    False
1     True
2     True
3    False
4      NaN
dtype: object → 判断起始是否为a

0    False
1    False
2    False
3     True
4      NaN
dtype: object → 判断结束是否为3

0    0.0
1    1.0
2    2.0
3    0.0
4    NaN
dtype: float64

字符串常用方法（2）: str.strip()

# 字符串常用方法（2） - strip

s = pd.Series([' jack', 'jill ', ' jesse ', 'frank'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 2), columns=[' Column A ', ' Column B '],
                  index=range(3))
print(s)
print(df)
print('-----')

print(s.str.strip())  # 去除字符串中的空格
print(s.str.lstrip())  # 去除字符串中的左空格
print(s.str.rstrip())  # 去除字符串中的右空格

df.columns = df.columns.str.strip()
print(df)
# 这里去掉了columns的前后空格，但没有去掉中间空格

输出：

0       jack
1      jill 
2     jesse 
3      frank
dtype: object
    Column A    Column B 
0    0.647766    0.094747
1    0.342940   -0.660643
2    1.183315   -0.143729
-----
0     jack
1     jill
2    jesse
3    frank
dtype: object
0      jack
1     jill 
2    jesse 
3     frank
dtype: object
0      jack
1      jill
2     jesse
3     frank
dtype: object
   Column A  Column B
0  0.647766  0.094747
1  0.342940 -0.660643
2  1.183315 -0.143729

符串常用方法（3）:str.replace()

# 字符串常用方法（3） - replace

df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 2), columns=[' Column A ', ' Column B '],
                  index=range(3))
df.columns = df.columns.str.replace(' ','-')
print(df)
# 替换

df.columns = df.columns.str.replace('-','hehe',n=1)
print(df)
# n：替换个数

输出：

   -Column-A-  -Column-B-
0    1.855227   -0.519479
1   -0.400376   -0.421383
2   -0.293797   -0.432481
   heheColumn-A-  heheColumn-B-
0       1.855227      -0.519479
1      -0.400376      -0.421383
2      -0.293797      -0.432481

字符串常用方法（4） : str.split()、str.rsplit()

# 字符串常用方法（4） - split、rsplit

s = pd.Series(['a,b,c','1,2,3',['a,,,c'],np.nan])
print(s.str.split(','))
print('-----')
# 类似字符串的split

print(s.str.split(',')[0])
print('-----')
# 直接索引得到一个list

print(s.str.split(',').str[0])
print(s.str.split(',').str.get(1))
print('-----')
# 可以使用get或[]符号访问拆分列表中的元素

print(s.str.split(',', expand=True))
print(s.str.split(',', expand=True, n = 1))
print(s.str.rsplit(',', expand=True, n = 1))
print('-----')
# 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
# rsplit类似于split，反向工作，即从字符串的末尾到字符串的开头

df = pd.DataFrame({'key1':['a,b,c','1,2,3',[':,., ']],
                  'key2':['a-b-c','1-2-3',[':-.- ']]})
print(df['key2'].str.split('-'))
# Dataframe使用split

输出：

0    [a, b, c]
1    [1, 2, 3]
2          NaN
3          NaN
dtype: object
-----
['a', 'b', 'c']
-----
0      a
1      1
2    NaN
3    NaN
dtype: object
0      b
1      2
2    NaN
3    NaN
dtype: object
-----
     0     1     2
0    a     b     c
1    1     2     3
2  NaN  None  None
3  NaN  None  None
     0     1
0    a   b,c
1    1   2,3
2  NaN  None
3  NaN  None
     0     1
0  a,b     c
1  1,2     3
2  NaN  None
3  NaN  None
-----
0    [a, b, c]
1    [1, 2, 3]
2          NaN
Name: key2, dtype: object

字符串索引：

s = pd.Series(['A','b','C','bbhello','123',np.nan,'hj'])
df = pd.DataFrame({'key1':list('abcdef'),
                  'key2':['hee','fv','w','hija','123',np.nan]})

print(s.str[0])  # 取第一个字符串
print(s.str[:2])  # 取前两个字符串
print(df['key2'].str[0]) 
df.columns = df5.columns.str[:3]#列名切片更改
print(df)
# str之后和字符串本身索引方式相同

输出：

0      A
1      b
2      C
3      b
4      1
5    NaN
6      h
dtype: object
0      A
1      b
2      C
3     bb
4     12
5    NaN
6     hj
dtype: object
0      h
1      f
2      w
3      h
4      1
5    NaN
Name: key2, dtype: object
  key   key
0   a   hee
1   b    fv
2   c     w
3   d  hija
4   e   123
5   f   NaN

简单的记住调用pandas的字符串方法只需先调用.str,后续具体的方法与普通字符串方法基本相同。

完