pandas字符串操作

s = pd.Series([‘A‘,‘b‘,‘C‘,‘bbhello‘,‘123‘,np.nan,‘hj‘])
df = pd.DataFrame({‘key1‘:list(‘abcdef‘),
                  ‘key2‘:[‘hee‘,‘fv‘,‘w‘,‘hija‘,‘123‘,np.nan]})
print(s)
print(df)
print(‘-----‘)

print(s.str.count(‘b‘))
print(df[‘key2‘].str.upper())
print(‘-----‘)
# 直接通过.str调用字符串方法
# 可以对Series、Dataframe使用
# 自动过滤NaN值

df.columns = df.columns.str.upper()
print(df)
# df.columns是一个Index对象，也可使用.str

s = pd.Series([‘A‘,‘b‘,‘bbhello‘,‘123‘,np.nan])

print(s.str.lower(),‘→ lower小写\n‘)
print(s.str.upper(),‘→ upper大写\n‘)
print(s.str.len(),‘→ len字符长度\n‘)
print(s.str.startswith(‘b‘),‘→ 判断起始是否为a\n‘)
print(s.str.endswith(‘3‘),‘→ 判断结束是否为3\n‘)

print(s.str.strip())  # 去除字符串中的空格
print(s.str.lstrip())  # 去除字符串中的左空格
print(s.str.rstrip())  # 去除字符串中的右空格

df.columns = df.columns.str.strip()# 这里去掉了columns的前后空格，但没有去掉中间空格

df.columns = df.columns.str.replace(‘ ‘,‘-‘)# 替换
df.columns = df.columns.str.replace(‘-‘,‘hehe‘,n=1)# n：替换个数
print(s.str[0])  # 取第一个字符串
print(s.str[:2])  # 取前两个字符串
print(df[‘key2‘].str[0])# str之后和字符串本身索引方式相同

#分割
# 字符串常用方法（4） - split、rsplit

s = pd.Series([‘a,b,c‘,‘1,2,3‘,[‘a,,,c‘],np.nan])
print(s.str.split(‘,‘))
print(‘-----‘)
# 类似字符串的split

print(s.str.split(‘,‘)[0])
print(‘-----‘)
# 直接索引得到一个list

print(s.str.split(‘,‘).str[0])
print(s.str.split(‘,‘).str.get(1))
print(‘-----‘)
# 可以使用get或[]符号访问拆分列表中的元素

print(s.str.split(‘,‘, expand=True))
print(s.str.split(‘,‘, expand=True, n = 1))
print(s.str.rsplit(‘,‘, expand=True, n = 1))
print(‘-----‘)
# 可以使用expand可以轻松扩展此操作以返回DataFrame
# n参数限制分割数
# rsplit类似于split，反向工作，即从字符串的末尾到字符串的开头

df = pd.DataFrame({‘key1‘:[‘a,b,c‘,‘1,2,3‘,[‘:,., ‘]],
                  ‘key2‘:[‘a-b-c‘,‘1-2-3‘,[‘:-.- ‘]]})
print(df[‘key2‘].str.split(‘-‘))
# Dataframe使用split