【Chapter 7.3】字符串处理
python很多内建方法很适合处理string。而且对于更复杂的模式，可以配合使用正则表达式。而pandas则混合了两种方式。
1 String Object Methods（字符串对象方法）
大部分string处理，使用内建的一些方法就足够了。比如，可以用split来分割用逗号区分的字符串：
val = 'a,b, guido'
val.split(',')
Out[524]: ['a', 'b', ' guido']
split经常和strip一起搭配使用来去除空格（包括换行符）:
pieces = [x.strip() for x in val.split(',')]
pieces
Out[528]: ['a', 'b', 'guido']
可以使用+号把::和字符串连起来：
first + '::' + second + '::' +third
Out[530]: 'a::b::guido'
但这种方法并不python，更快的方法是直接用join方法：
'::'.join(pieces)
Out[531]: 'a::b::guido'
其他一些方法适合锁定子字符串位置相关的。用in关键字是检测substring最好的方法，当然，index和find也能完成任务：
'guido' in val
Out[533]: True
val.index(',')
Out[534]: 1
val.find(':')#不存在
Out[535]: -1
注意index和find的区别。如果要找的string不存在的话，index会报错。而find会返回-1:
val.index(':')
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-536-2c016e7367ac> in <module>()
----> 1 val.index(':')
ValueError: substring not found
count会返回一个substring出现的次数：
val.count(',')
Out[537]: 2
replace会取代一种出现方式（pattern）。也通常用于删除pattern，传入一个空字符串即可：
val.replace(',', '::')
Out[538]: 'a::b:: guido'
val.replace(',', '')
Out[539]: 'ab guido'
casefold 将字符转换为小写，并将任何特定区域的变量字符组合转换成一个通用的可比较形式。
2 Regular Expressions（正则表达式）
正则表达式能让我们寻找更复杂的pattern。通常称一个表达式为regex，由正则表达语言来代表一个字符串模式。可以使用python内建的re模块来使用。
关于正则表达式，有很多教学资源，可以自己找几篇来学一些，这里不会介绍太多。
re模块有以下三个类别：patther matching（模式匹配）, substitution（替换）, splitting（分割）。通常这三种都是相关的，一个regex用来描述一种pattern，这样会有很多种用法。这里举个例子，假设我们想要根据空格（tabs，spaces，newlines）来分割一个字符串。用于描述一个或多个空格的regex是\s+:
In [148]: import re
In [149]: text = "foo bar\t baz \tqux"
In [150]: re.split('\s+', text)
Out[150]: ['foo', 'bar', 'baz', 'qux']
调用re.split('\s+',text)时，正则表达式会先被编译，然后再在text上调用其split方法。你可以用re.compile自己编译regex以得到一个可重用的regex对象：
In [151]: regex = re.compile('\s+')
In [152]: regex.split(text)
Out[152]: ['foo', 'bar', 'baz', 'qux']
如果只希望得到匹配regex的所有模式，则可以使用findall方法：
In [153]: regex.findall(text)
Out[153]: [' ', '\t ', ' \t']
笔记：如果想避免正则表达式中不需要的转义（\），则可以使用原始字符串字面量如r'C:\x'（也可以编写其等价式'C:\x'）。
如果打算对许多字符串应用同一条正则表达式，强烈建议通过re.compile创建regex对象。这样将可以节省大量的CPU时间。
match和search跟findall功能类似。findall返回的是字符串中所有的匹配项，而search则只返回第一个匹配项。match更加严格，它只匹配字符串的首部。来看一个小例子，假设我们有一段文本以及一条能够识别大部分电子邮件地址的正则表达式：
text = """Dave dave@google.com
Steve steve@gmail.com
Rob rob@gmail.com
Ryan ryan@yahoo.com
"""
pattern = r'[A-Z0-9._%+-]+@[A-Z0-9.-]+\.[A-Z]{2,4}'
# re.IGNORECASE makes the regex case-insensitive
regex = re.compile(pattern, flags=re.IGNORECASE)
对text使用findall将得到一组电子邮件地址：
In [155]: regex.findall(text)
Out[155]:
['dave@google.com',
'steve@gmail.com',
'rob@gmail.com',
'ryan@yahoo.com']
search返回的是文本中第一个电子邮件地址（以特殊的匹配项对象形式返回）。对于上面那个regex，匹配项对象只能告诉我们模式在原字符串中的起始和结束位置：
In [156]: m = regex.search(text)
In [157]: m
Out[157]: <_sre.SRE_Match object; span=(5, 20), match='dave@google.com'>
In [158]: text[m.start():m.end()]
Out[158]: 'dave@google.com'
regex.match则将返回None，因为它只匹配出现在字符串开头的模式：
In [159]: print(regex.match(text))
None
相关的，sub方法可以将匹配到的模式替换为指定字符串，并返回所得到的新字符串：
In [160]: print(regex.sub('REDACTED', text))
Dave REDACTED
Steve REDACTED
Rob REDACTED
Ryan REDACTED
假设你想要找到邮件地址，同时，想要把邮件地址分为三个部分，username, domain name, and domain suffix.（用户名，域名，域名后缀）。需要给每一个pattern加一个括号：
In [161]: pattern = r'([A-Z0-9._%+-]+)@([A-Z0-9.-]+)\.([A-Z]{2,4})'
In [162]: regex = re.compile(pattern, flags=re.IGNORECASE)
由这种修改过的正则表达式所产生的匹配项对象，可以通过其groups方法返回一个由模式各段组成的元组：
In [163]: m = regex.match('wesm@bright.net')
In [164]: m.groups()
Out[164]: ('wesm', 'bright', 'net')
对于带有分组功能的模式，findall会返回一个元组列表：
In [165]: regex.findall(text)
Out[165]:
[('dave', 'google', 'com'),
('steve', 'gmail', 'com'),
('rob', 'gmail', 'com'),
('ryan', 'yahoo', 'com')]
sub还能通过诸如\1、\2之类的特殊符号访问各匹配项中的分组。符号\1对应第一个匹配的组，\2对应第二个匹配的组，以此类推：
In [166]: print(regex.sub(r'Username: \1, Domain: \2, Suffix: \3', text))
Dave Username: dave, Domain: google, Suffix: com
Steve Username: steve, Domain: gmail, Suffix: com
Rob Username: rob, Domain: gmail, Suffix: com
Ryan Username: ryan, Domain: yahoo, Suffix: com
Python中还有许多的正则表达式，但大部分都超出了本书的范围。表7-4是一个简要概括。
3 pandas的矢量化字符串函数
清理待分析的散乱数据时，常常需要做一些字符串规整化工作。更为复杂的情况是，含有字符串的列有时还含有缺失数据：
In [167]: data = {'Dave': 'dave@google.com', 'Steve': 'steve@gmail.com',
.....: 'Rob': 'rob@gmail.com', 'Wes': np.nan}
In [168]: data = pd.Series(data)
In [169]: data
Out[169]:
Dave dave@google.com
Rob rob@gmail.com
Steve steve@gmail.com
Wes NaN
dtype: object
In [170]: data.isnull()
Out[170]:
Dave False
Rob False
Steve False
Wes True
dtype: bool
通过data.map，所有字符串和正则表达式方法都能被应用于（传入lambda表达式或其他函数）各个值，但是如果存在NA（null）就会报错。为了解决这个问题，Series有一些能够跳过NA值的面向数组方法，进行字符串操作。通过Series的str属性即可访问这些方法。例如，我们可以通过str.contains检查各个电子邮件地址是否含有"gmail"：
In [171]: data.str.contains('gmail')
Out[171]:
Dave False
Rob True
Steve True
Wes NaN
dtype: object
也可以使用正则表达式，还可以加上任意re选项（如IGNORECASE）：
In [172]: pattern
Out[172]: '([A-Z0-9._%+-]+)@([A-Z0-9.-]+)\\.([A-Z]{2,4})'
In [173]: data.str.findall(pattern, flags=re.IGNORECASE)
Out[173]:
Dave [(dave, google, com)]
Rob [(rob, gmail, com)]
Steve [(steve, gmail, com)]
Wes NaN
dtype: object
有很多方法用于向量化。比如str.get或index索引到str属性：
In [174]: matches = data.str.match(pattern, flags=re.IGNORECASE)
In [175]: matches
Out[175]:
Dave (dave, google, com)
Rob (rob, gmail, com)
Steve (steve, gmail, com)
Wes NaN
dtype: object
要访问嵌入列表中的元素，我们可以传递索引到这两个函数中：
In [176]: matches.str.get(1)
Out[176]:
Dave NaN
Rob NaN
Steve NaN
Wes NaN
dtype: float64
In [177]: matches.str[0]
Out[177]:
Dave NaN
Rob NaN
Steve NaN
Wes NaN
dtype: float64
你可以利用这种方法对字符串进行截取：
In [178]: data.str[:5]
Out[178]:
Dave dave@
Rob rob@g
Steve steve
Wes NaN
dtype: object
表7-5介绍了更多的pandas字符串方法。
