Pandas中怎么处理文本数据

在Pandas中处理文本数据时，可以使用字符串方法来处理文本数据，例如字符串的替换、拆分、连接等操作。以下是一些常用的方法：

1. 字符串替换：使用str.replace()方法可以替换字符串中的特定字符或子串。

df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('old_string', 'new_string')

2. 字符串拆分：使用str.split()方法可以按照指定的分隔符将字符串拆分成多个子串，并返回一个列表。

df['column_name'].str.split(',')

3. 字符串连接：使用str.cat()方法可以将多个字符串连接起来。

df['new_column'] = df['column1'].str.cat(df['column2'], sep=' ')

4. 字符串提取：使用str.extract()方法可以提取符合正则表达式模式的子串。

df['column_name'].str.extract(r'(\d+)')

5. 字符串转换为小写或大写：使用str.lower()或str.upper()方法可以将字符串转换为小写或大写。

df['column_name'] = df['column_name'].str.lower()

6. 删除字符串中的空格：使用str.strip()方法可以删除字符串两端的空格。

df['column_name'] = df['column_name'].str.strip()

通过以上方法，可以方便地对文本数据进行处理和分析。