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本篇内容主要讲解“Pandas基本文本数据的处理方法”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Pandas基本文本数据的处理方法”吧!
1.# 系列和索引配有一组字符串处理方法,使它容易操作数组的每个元素。或许最重要的是,这些方法自动排除失踪/ NA值。这里有一些字符串方法的例子：In [1]: s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'])#小写方法In [2]: s.str.lower()
Out[2]:
0 a1 b2 c3 aaba4 baca5 NaN6 caba7 dog8 cat
dtype: object#大写方法In [3]: s.str.upper()
Out[3]:
0 A1 B2 C3 AABA4 BACA5 NaN6 CABA7 DOG8 CAT
dtype: object#显示字符串的长度In [4]: s.str.len()
Out[4]:
0 1.01 1.02 1.03 4.04 4.05 NaN6 4.07 3.08 3.0dtype: float64
In [5]: idx = pd.Index([' jack', 'jill ', ' jesse ', 'frank'])#去除两边的空格In [6]: idx.str.strip()
Out[6]: Index([u'jack', u'jill', u'jesse', u'frank'], dtype='object')#去除左边的空格In [7]: idx.str.lstrip()
Out[7]: Index([u'jack', u'jill ', u'jesse ', u'frank'], dtype='object')#去除右边的空格In [8]: idx.str.rstrip()
Out[8]: Index([u' jack', u'jill', u' jesse', u'frank'], dtype='object')# df.columns一个index对象，所以我们科研用.str存取器In [9]: df = pd.DataFrame(randn(3, 2), columns=[' Column A ', ' Column B '],
...: index=range(3))
...:
In [10]: df
Out[10]:
Column A Column B
0 0.017428 0.0390491 -2.240248 0.8478592 -1.342107 0.368828#去除列名的空格In [11]: df.columns.str.strip()
Out[11]: Index([u'Column A', u'Column B'], dtype='object')#列名小写In [12]: df.columns.str.lower()
Out[12]: Index([u' column a ', u' column b '], dtype='object')#将列名先去空，再小写，再将空格替换为"_"In [13]: df.columns = df.columns.str.strip().str.lower().str.replace(' ', '_')
In [14]: df
Out[14]:
column_a column_b0 0.017428 0.0390491 -2.240248 0.8478592 -1.342107 0.3688282.#拆分和替换字符In [15]: s2 = pd.Series(['a_b_c', 'c_d_e', np.nan, 'f_g_h'])#以_拆分，返回的是列表In [16]: s2.str.split('_')
Out[16]:
0 [a, b, c]1 [c, d, e]2 NaN3 [f, g, h]
dtype: object#元素可以通过str.get()方法来获取In [17]: s2.str.split('_').str.get(1)
Out[17]:
0 b1 d2 NaN3 g
dtype: object#也可以通过str[]来获取In [18]: s2.str.split('_').str[1]
Out[18]:
0 b1 d2 NaN3 g
dtype: object#可以通过设置expand参数直接返回一个数据框In [19]: s2.str.split('_', expand=True)
Out[19]:
0 1 20 a b c1 c d e2 NaN None None3 f g h#可以通过设置n参数来设置分割点的个数In [20]: s2.str.split('_', expand=True, n=1)
Out[20]:
0 10 a b_c1 c d_e2 NaN None3 f g_h#rsplit想对与split来说是从相反的方向(reverse direction)来分割In [21]: s2.str.rsplit('_', expand=True, n=1)
Out[21]:
0 10 a_b c1 c_d e2 NaN None3 f_g h#像replace和findall这样的方法可以使用正则表达式In [22]: s3 = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca',
....: '', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'])
....:
In [23]: s3
Out[23]:
0 A1 B2 C3 Aaba4 Baca5 6 NaN7 CABA8 dog9 cat
dtype: object
In [24]: s3.str.replace('^.a|dog', 'XX-XX ', case=False)
Out[24]:
0 A1 B2 C3 XX-XX ba4 XX-XX ca5 6 NaN7 XX-XX BA8 XX-XX
9 XX-XX t
dtype: object3.#通过str[]来索引In [29]: s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca', np.nan,
....: 'CABA', 'dog', 'cat'])
....:
In [30]: s.str[0]
Out[30]:
0 A1 B2 C3 A4 B5 NaN6 C7 d8 c
dtype: object
In [31]: s.str[1]
Out[31]:
0 NaN1 NaN2 NaN3 a4 a5 NaN6 A7 o8 a
dtype: object4.#提取字符串#如果提取的规则结果有多组，则会返回数据框，不匹配的返回NaNIn [32]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('([ab])(\d)', expand=False)
Out[32]:
0 10 a 11 b 22 NaN NaN#注意正则表达式中的任何捕获组名称将用于列名，否则捕获的组名将被当作列名In [33]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('(?P<letter>[ab])(?P<digit>\d)', expand=False)
Out[33]:
letter digit0 a 11 b 22 NaN NaN#参数expand=True在一组返回值的情况下，返回数据框In [35]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('[ab](\d)', expand=True)
Out[35]:
00 11 22 NaN#参数expand=False在一组返回值的情况下，返回序列(Series)In [36]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('[ab](\d)', expand=False)
Out[36]:
0 11 22 NaN
dtype: object#参数expand=True作用在索引上时，一组数据返回数据框In [37]: s = pd.Series(["a1", "b2", "c3"], ["A11", "B22", "C33"])
In [38]: s
Out[38]:
A11 a1
B22 b2
C33 c3
dtype: object
In [39]: s.index.str.extract("(?P<letter>[a-zA-Z])", expand=True)
Out[39]:
letter0 A1 B2 C#参数expand=False作用在索引上时，一组数据返回索引In [40]: s.index.str.extract("(?P<letter>[a-zA-Z])", expand=False)
Out[40]: Index([u'A', u'B', u'C'], dtype='object', name=u'letter')#下图表示了在expand=False时，各种情况下index，Series返回值的情况 1 group >1 group
Index Index ValueError
Series Series DataFrame5.#提取所有匹配的字符串#extract只返回第一个匹配到的字符In [42]: s = pd.Series(["a1a2", "b1", "c1"], index=["A", "B", "C"])
In [43]: s
Out[43]:
A a1a2
B b1
C c1
dtype: object
In [44]: two_groups = '(?P<letter>[a-z])(?P<digit>[0-9])'In [45]: s.str.extract(two_groups, expand=True)
Out[45]:
letter digit
A a 1B b 1C c 1#extractall将匹配所有返回的字符In [46]: s.str.extractall(two_groups)
Out[46]:
letter digit
match
A 0 a 1
1 a 2B 0 b 1C 0 c 16.#测试是否包含某规则In [56]: pattern = r'[a-z][0-9]'In [57]: pd.Series(['1', '2', '3a', '3b', '03c']).str.contains(pattern)
Out[57]:
0 False1 False2 False3 False4 Falsedtype: bool7. #match, contains, startswith, and endswith可以设置缺失值是True还是falseIn [59]: s4 = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'])
In [60]: s4.str.contains('A', na=False)
Out[60]:
0 True1 False2 False3 True4 False5 False6 True7 False8 Falsedtype: bool8.#提取伪变量In [61]: s = pd.Series(['a', 'a|b', np.nan, 'a|c'])
In [62]: s.str.get_dummies(sep='|')
Out[62]:
a b c0 1 0 01 1 1 02 0 0 03 1 0 1#获取复杂索引In [63]: idx = pd.Index(['a', 'a|b', np.nan, 'a|c'])
In [64]: idx.str.get_dummies(sep='|')
Out[64]:
MultiIndex(levels=[[0, 1], [0, 1], [0, 1]],
labels=[[1, 1, 0, 1], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 1]],
names=[u'a', u'b', u'c'])到此，相信大家对“Pandas基本文本数据的处理方法”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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