Pandas中字符串处理

Pandas字符串处理

Series.str字符串方法列表参考文档

文章目录

Pandas字符串处理
- 读取数据
- 获取Series的str属性，使用各种字符串处理函数
- 使用str的startswith、contains等得到bool的Series可以做条件查询
- 需要多次str处理的链式操作
- 使用正则表达式的处理

Pandas的字符串处理：

使用方法：先获取Series的str属性，然后在属性上调用函数；
只能在字符串列上使用，不能数字列上使用；
Dataframe上没有str属性和处理方法
Series.str并不是Python原生字符串，而是自己的一套方法，不过大部分和原生str很相似；

本节演示内容：

获取Series的str属性，然后使用各种字符串处理函数
使用str的startswith、contains等bool类Series可以做条件查询
需要多次str处理的链式操作
使用正则表达式的处理

读取数据

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import pandas as pd

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df = pd.read_csv("data.xlsx")
df.head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
0	2018-01-01	3℃	-6℃	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2
1	2018-01-02	2℃	-5℃	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1
2	2018-01-03	2℃	-5℃	多云	北风	1-2级	28	优	1
3	2018-01-04	0℃	-8℃	阴	东北风	1-2级	28	优	1
4	2018-01-05	3℃	-6℃	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1

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df.dtypes

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ymd          object
bWendu       object
yWendu       object
tianqi       object
fengxiang    object
fengli       object
aqi           int64
aqiInfo      object
aqiLevel      int64
dtype: object

获取Series的str属性，使用各种字符串处理函数

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df["bWendu"].str

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<pandas.core.strings.StringMethods at 0x1af21871808>

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# 字符串替换函数
df["bWendu"].str.replace("℃", "")

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0       3
1       2
2       2
3       0
4       3
       ..
360    -5
361    -3
362    -3
363    -2
364    -2
Name: bWendu, Length: 365, dtype: object

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# 判断是不是数字
df["bWendu"].str.isnumeric()

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0      False
1      False
2      False
3      False
4      False
       ...  
360    False
361    False
362    False
363    False
364    False
Name: bWendu, Length: 365, dtype: bool

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df["aqi"].str.len()

使用str的startswith、contains等得到bool的Series可以做条件查询

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condition = df["ymd"].str.startswith("2018-03")

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condition

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0      False
1      False
2      False
3      False
4      False
       ...  
360    False
361    False
362    False
363    False
364    False
Name: ymd, Length: 365, dtype: bool

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df[condition].head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
59	2018-03-01	8℃	-3℃	多云	西南风	1-2级	46	优	1
60	2018-03-02	9℃	-1℃	晴~多云	北风	1-2级	95	良	2
61	2018-03-03	13℃	3℃	多云~阴	北风	1-2级	214	重度污染	5
62	2018-03-04	7℃	-2℃	阴~多云	东南风	1-2级	144	轻度污染	3
63	2018-03-05	8℃	-3℃	晴	南风	1-2级	94	良	2

需要多次str处理的链式操作

怎样提取201803这样的数字月份？ 1、先将日期2018-03-31替换成20180331的形式 2、提取月份字符串201803

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df["ymd"].str.replace("-", "")

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0      20180101
1      20180102
2      20180103
3      20180104
4      20180105
         ...   
360    20181227
361    20181228
362    20181229
363    20181230
364    20181231
Name: ymd, Length: 365, dtype: object

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# 每次调用函数，都返回一个新Series
df["ymd"].str.replace("-", "").slice(0, 6)

使用正则表达式的处理

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# 添加新列
def get_nianyueri(x):
    year,month,day = x["ymd"].split("-")
    return f"{year}年{month}月{day}日"
df["中文日期"] = df.apply(get_nianyueri, axis=1)

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df["中文日期"]

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0      2018年01月01日
1      2018年01月02日
2      2018年01月03日
3      2018年01月04日
4      2018年01月05日
          ...     
360    2018年12月27日
361    2018年12月28日
362    2018年12月29日
363    2018年12月30日
364    2018年12月31日
Name: 中文日期, Length: 365, dtype: object

问题：怎样将“2018年12月31日”中的年、月、日三个中文字符去除？

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# 方法1：链式replace
df["中文日期"].str.replace("年", "").str.replace("月","").str.replace("日", "")

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0      20180101
1      20180102
2      20180103
3      20180104
4      20180105
         ...   
360    20181227
361    20181228
362    20181229
363    20181230
364    20181231
Name: 中文日期, Length: 365, dtype: object

Series.str默认就开启了正则表达式模式

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# 方法2：正则表达式替换
df["中文日期"].str.replace("[年月日]", "")

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0      20180101
1      20180102
2      20180103
3      20180104
4      20180105
         ...   
360    20181227
361    20181228
362    20181229
363    20181230
364    20181231
Name: 中文日期, Length: 365, dtype: object

编程算法正则表达式

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