一、Pandas 中的 Series 对象的各种字符串方法
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| Series.str.capitalize() | 将Series中的字符串转换为首字母大写的形式 |
| Series.str.casefold() | 将Series中的字符串转换为小写形式 |
| Series.str.cat() | 使用给定的分隔符连接Series中的字符串 |
| Series.str.center() | 在Series中的字符串两侧填充空格，使其居中显示 |
| Series.str.contains() | 检查Series中的字符串是否包含指定的模式或正则表达式 |
| Series.str.count() | 统计Series中的每个字符串中指定模式的出现次数 |
| Series.str.endswith() | 检查Series中的字符串是否以指定的模式结尾 |
| Series.str.extract() | 从Series中的字符串中提取正则表达式中的捕获组作为DataFrame的列 |
| Series.str.find() | 返回Series中每个字符串中指定子字符串的最低索引 |
| Series.str.join() | 使用指定的分隔符将Series中作为元素的列表连接起来 |
| Series.str.len() | 计算Series中每个字符串的长度 |
| Series.str.lower() | 将Series中的字符串转换为小写形式 |
| Series.str.lstrip() | 移除Series中每个字符串的左侧空白字符 |
| Series.str.match() | 检查Series中的每个字符串是否以正则表达式匹配 |
| Series.str.replace() | 将Series中的字符串中的指定模式或正则表达式替换为指定的值 |
| Series.str.rstrip() | 移除Series中每个字符串的右侧空白字符 |
| Series.str.split() | 使用指定的分隔符将Series中的字符串分割成子字符串 |
| Series.str.startswith() | 检查Series中的字符串是否以指定的模式开头 |
| Series.str.strip() | 移除Series中每个字符串的左侧和右侧空白字符 |
| Series.str.upper() | 将Series中的字符串转换为大写形式 |
二、Pandas字符串处理
前面我们已经使用了字符串的处理函数：df["bWendu"7.str.replace("C", m).astype (int32')
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boo!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：str默认支持正则表达式操作
三、简单的示例
import pandas as pd
fpath = '/Users/python/Desktop/means/ml-25m/beijing_tianqi_2018.csv'
df = pd.read_csv(fpath)
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
- 适用Series的str属性，适用各种字符串处理函数
df['bWendu'].str.replace('℃', '') 将字符串替换成数字 0 3 1 2 .. 363 -2 364 -2df['bWendu'].str.isnumeric() 判读值是否为数字 number 类型 df['bWendu'].str.len() 判读str值的长度 0 False 1 False ... 363 False 364 False - 适用str的startswith、contains等得到bool的Serise做条件查询
查询是否为2018年3月份的的天气 condition = df['ymd'].str.startswith('2018-03') print(condition) 0 False 1 False ... 363 False 364 False df[condition].head() 查询2018年3月份的天气情况 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- 先将日期2018-03-31替换成20180331的形式
- 提取月份字符串201803
df['ymd'].str.replace('-', '').str.slice(0, 6)df.loc[:, 'ymd'] = df['ymd'].str.replace('-', '') condition = df['ymd'].str.startswith('201803') df[condition].head()将温度去掉℃并且转换成int类型 df.loc[:, 'bWendu'] = df['bWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32') df.loc[:, 'yWendu'] = df['yWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32') - 适用正则表达式的处理
添加新的一列，添加中文 年月日 def get_nianyueri(x): year, month, day = x['ymd'].split('-') return f"{year}年{month}月{day}" df['日期'] = df.apply(get_nianyueri, axis=1) df['日期'] 0 2018年01月01 1 2018年01月02 ... 363 2018年12月30 364 2018年12月31如何去掉年月日中文字符去掉 方式一： df['日期'].str.replace('年', '').str.replace('月', '').str.replace('日', '') 方式二：Series.str 默认开启正则表达式模式 只要遇到年月日三个字符串的其中一个均替换，且替换成功 df['日期'].str.replace('[年月日]', '') 0 20180101 1 20180102 ... 363 20181230 364 20181231