pandas处理字符串方法汇总

Pandas中字符串处理

字符串是一种常见的数据类型，我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法，这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。

python内置方法

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# 1、自定义字符串

x = "hello python!"
x

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'hello python!'

查看x的类型：

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type(x)  # str类型

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str

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# 2、字符串拼接

y = x   " hello pandas!"  # 拼接x和hello pandas!  赋值给y
y

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'hello python! hello pandas!'

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# 3、字符串大小写转化

y_upper = y.upper()
y_upper

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'HELLO PYTHON! HELLO PANDAS!'

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y_lower = y_upper.lower()
y_lower

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'hello python! hello pandas!'

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# 4、字符串替换

y.replace('p','P')  # 小写p用大写P替换

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'hello Python! hello Pandas!'

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# 5、字符串切割

y.split(" ")  # 返回的是列表形式；里面就是切割后的每个元素

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['hello', 'python!', 'hello', 'pandas!']

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# 6、字符串去除空白

"".join(y.split())

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'hellopython!hellopandas!'

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# 7、包含与否

"m" in y

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False

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"p" in y

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True

还可以正则模块re来处理字符串相关的问题(不展开)。

Python内置的字符串处理方法只能处理一个字符串，如果想要同时处理，可以使用：

• for循环，通过遍历列表来实现
• python列表推导式来实现

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a = ["python","java","c"]
a

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['python', 'java', 'c']

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# 遍历循环实现

for i in a:
    print(f"The lenght of {i}: ", len(i))

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The lenght of python:  6
The lenght of java:  4
The lenght of c:  1

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# 列表推导式

[len(i) for i in a]

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[6, 4, 1]

但是python内置的方法存在一个问题，不能处理缺失值：

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b = ["python","java","c", None]  # 存在缺失值
b

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['python', 'java', 'c', None]

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# [len(i) for i in b]    # 运行报错

Pandas字符串类型

Pandas中存在两种字符串类型：ObjectDtype类型和StringDtype类型。关于StringDtype类型，官方有说明：

StringDtype is considered experimental. The implementation and parts of the API may change without warning.

中文翻译过来就是：StringDtype类型是实验性的。它的实现和部分API功能可能在未告知的情况下删除。

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import pandas as pd

Pandas改变Object数据类型

Object类型是我们在pandas中常用的字符串类型。

astype指定类型

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s = pd.Series(['a','b','c',None])
s

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0       a
1       b
2       c
3    None
dtype: object

上面表示的是Pandas中字符或者字符与其他类型(案例是None)的混合类型。

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s.dtype

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dtype('O')

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s1 = s.astype("string")  # 通过astype强制转化成string

s1

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0       a
1       b
2       c
3    <NA>
dtype: string

上面表示的是pandas的“纯“字符类型”。

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s1.dtype

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string[python]

在创建Series的时候可以直接指定数据类型：

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s2 = pd.Series(['a','b','c',None], dtype='string')
s2

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0       a
1       b
2       c
3    <NA>
dtype: string

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s2.dtype

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string[python]

convert_dtypes转化数据类型

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df = pd.DataFrame(['1','2','3',None],
                 columns=['A'])
df

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>

	A
0	1
1	2
2	3
3	None

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df.dtypes

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A    object
dtype: object

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df = df.convert_dtypes()

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df.dtypes

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A    string
dtype: object

Pandas向量化操作字符串

使用字符串的str属性

Pandas中内置了等效python的字符串操作方法：str属性

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df = pd.DataFrame(["Python Gudio 1991","Java Gosling 1990",None, "Pandas Mckinney 2008"],
                  columns=["Language"]
                 )

df

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>

	Language
0	Python Gudio 1991
1	Java Gosling 1990
2	None
3	Pandas Mckinney 2008

改变字符串的大小写：

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# 全部大写

df["Language"].str.upper()

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0       PYTHON GUDIO 1991
1       JAVA GOSLING 1990
2                    None
3    PANDAS MCKINNEY 2008
Name: Language, dtype: object

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# 全部小写

df["Language"].str.lower()

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0       python gudio 1991
1       java gosling 1990
2                    None
3    pandas mckinney 2008
Name: Language, dtype: object

求解字符串的长度len：

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# 求解长度

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

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0    17.0
1    17.0
2     NaN
3    20.0
Name: Language, dtype: float64

3、检查字符串中是否包含指定的字符：

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# 包含

df["Language"].str.contains("P")

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0     True
1    False
2     None
3     True
Name: Language, dtype: object

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# 筛选数据
df[df["Language"].str.contains("P") == True]

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>

	Language
0	Python Gudio 1991
3	Pandas Mckinney 2008

检查字符串是否以指定元素开始：

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df["Language"].str.startswith("J")  # 是否以J开头

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0    False
1     True
2     None
3    False
Name: Language, dtype: object

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# 筛选数据

df[df["Language"].str.startswith("J") == True]

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>

	Language
1	Java Gosling 1990

检查字符串是否以指定元素结尾：

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df["Language"].str.endswith("8")  # 是否以8结束

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0    False
1    False
2     None
3     True
Name: Language, dtype: object

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df[df["Language"].str.endswith("8") == True]

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>

	Language
3	Pandas Mckinney 2008

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df

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>

	Language
0	Python Gudio 1991
1	Java Gosling 1990
2	None
3	Pandas Mckinney 2008

查找指定元素第一次出现的位置（索引号，左边第一个）；如果字符串中不包含该字符，则返回-1：

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df["Language"].str.find("a")

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0   -1.0
1    1.0
2    NaN
3    1.0
Name: Language, dtype: float64

查找指定元素在最右边出现的位置；如果字符串中不包含该字符，则返回-1：

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df["Language"].str.rfind("a")

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0   -1.0
1    3.0
2    NaN
3    4.0
Name: Language, dtype: float64

调整字符串的整体宽度：右对齐填充

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df["Language"].str.rjust(width=20)

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0       Python Gudio 1991
1       Java Gosling 1990
2                    None
3    Pandas Mckinney 2008
Name: Language, dtype: object

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df["Language"].str.rjust(width=30)   # 前面的空白明显增加

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0                 Python Gudio 1991
1                 Java Gosling 1990
2                              None
3              Pandas Mckinney 2008
Name: Language, dtype: object

另外一个函数str.pad也可以实现;

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df["Language"].str.pad(width=30)

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0                 Python Gudio 1991
1                 Java Gosling 1990
2                              None
3              Pandas Mckinney 2008
Name: Language, dtype: object

右对齐，前面使用0填充到指定字符串长度：

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df["Language"].str.zfill(width=20)

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0    000Python Gudio 1991
1    000Java Gosling 1990
2                    None
3    Pandas Mckinney 2008
Name: Language, dtype: object

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df["Language"].str.zfill(width=30)

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0    0000000000000Python Gudio 1991
1    0000000000000Java Gosling 1990
2                              None
3    0000000000Pandas Mckinney 2008
Name: Language, dtype: object

字符串重复（复制）指定的次数：

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df["Language"].str.repeat(repeats=2)

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0          Python Gudio 1991Python Gudio 1991
1          Java Gosling 1990Java Gosling 1990
2                                        None
3    Pandas Mckinney 2008Pandas Mckinney 2008
Name: Language, dtype: object

字符串的分割split：

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# 拆分

df["Language"].str.split()

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0       [Python, Gudio, 1991]
1       [Java, Gosling, 1990]
2                        None
3    [Pandas, Mckinney, 2008]
Name: Language, dtype: object

拆分split和连接join的联合使用：

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df["Language"].str.split().str.join("_")

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0       Python_Gudio_1991
1       Java_Gosling_1990
2                    None
3    Pandas_Mckinney_2008
Name: Language, dtype: object

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df["Language"].str.split().str.join(" ")

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0       Python Gudio 1991
1       Java Gosling 1990
2                    None
3    Pandas Mckinney 2008
Name: Language, dtype: object

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# 拆分   获取单个元素

df["Language"].str.split().str[0]  # 第1个元素

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0    Python
1      Java
2      None
3    Pandas
Name: Language, dtype: object

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df["Language"].str.split().str[1]  # 第二个元素

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0       Gudio
1     Gosling
2        None
3    Mckinney
Name: Language, dtype: object

通过get方法来获取分割后的数据：索引从0开始

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# 使用字符串的get方法

df["Language"].str.split().str.get(0)

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0    Python
1      Java
2      None
3    Pandas
Name: Language, dtype: object

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df["Language"].str.split().str.get(1)

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0       Gudio
1     Gosling
2        None
3    Mckinney
Name: Language, dtype: object

将分割后的数据进行展开，列属性名是0,1,2…等自然数

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# 使用expand参数，将返回的列表进行展开

df["Language"].str.split(" ", expand=True)

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>

	0	1	2
0	Python	Gudio	1991
1	Java	Gosling	1990
2	None	None	None
3	Pandas	Mckinney	2008

指定最大列属性值：n=1表示分割split之后的最大列索引值为1：

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df["Language"].str.split(" ", expand=True, n=1)

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>

	0	1
0	Python	Gudio 1991
1	Java	Gosling 1990
2	None	None
3	Pandas	Mckinney 2008

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字符串的正则表达式

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df

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>

	Language
0	Python Gudio 1991
1	Java Gosling 1990
2	None
3	Pandas Mckinney 2008

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df["Language"].str.match("^P")  # 匹配以P开头的内容

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0     True
1    False
2     None
3     True
Name: Language, dtype: object

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df["Language"].str.contains("J")  # 匹配包含字母J

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0    False
1     True
2     None
3    False
Name: Language, dtype: object

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df["Language"].str.findall("[PJ]")  # 匹配包含字母P或者J

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0     [P]
1     [J]
2    None
3     [P]
Name: Language, dtype: object

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df["Language"].str.findall('d ')  # 提取字符串中的数据部分

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0    [1991]
1    [1990]
2      None
3    [2008]
Name: Language, dtype: object

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df["Language"].str.findall('(.*?) ')

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0       [Python, Gudio]
1       [Java, Gosling]
2                  None
3    [Pandas, Mckinney]
Name: Language, dtype: object

str.replace：正则表达式中的替换功能

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# 将字母J和Python整个字符串替换成?

df["Language"].str.replace("^J|Python","?",case=False)

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C:UsersADMINI~1AppDataLocalTemp/ipykernel_6752/2175481212.py:1: FutureWarning: The default value of regex will change from True to False in a future version.
  df["Language"].str.replace("^J|Python","?",case=False)





0            ? Gudio 1991
1       ?ava Gosling 1990
2                    None
3    Pandas Mckinney 2008
Name: Language, dtype: object

方法汇总

1. str.len：计算字符串长度
2. str.strip：去除字符串开头和结尾处的空格（默认）
3. str.lstrip：去除字符串左边的空格（默认）或者指定字符
4. str.rtrip：去除字符串结尾处的空格（默认）或者指定字符
5. str.lower：所有字符串的字母转成小写
6. str.uppper：所有字符串的字母转成大写
7. str.find：查找字符串中指定的子字符串第一次出现的位置
8. str.rfind：查找字符串中指定的子字符串最后一次出现的位置
9. str.index：查找指定字符在字符串中第一次出现的位置（索引号）
10. str.rindex：查找指定字符在字符串中最后一次出现的位置（索引号）
11. str.capitalize：将字符串中的单词的第一个字母变成大写，其余字母为小写
12. str.isalpha：检查字符串是否只由字母组成
13. str.isdigit;检查字符串是否只由数字组成
14. str.islower：检查字符串是否只由小写字母组成
15. str.isupper：检查字符串是否只由大写字母组成
16. str.istitle：检查所有单词首字母是否大写，其他字母是否是小写组成
17. str.startswith：检查字符串是否以指定字符开始
18. str.endswith：检查字符串是否以指定字符结束
19. str.ljust：左对齐，默认使用空格填充
20. str.zfill：右对齐，前面使用0填充到指定字符串长度

pandas 数据 数据类型 索引 字符串

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