python库--pandas--Series.str--字符串处理

原数据

import pandas as pd

a = pd.Series(['aSd', 'asd', 'dfd fsAsf sfs'])

b = pd.Series([None, 'asd', 'fgh'])

index	a	b
0	aSd	None
1	asd	asd
2	dfd fsAsf sfs	fgh

字符大小写转换

a.str.lower()

a.str.upper()

a.str.title()

a.str.capitalize()

a.str.swapcase()

	lower	upper	title	capitalize	swapcase
0	asd	ASD	Asd	Asd	AsD
1	asd	ASD	Asd	Asd	ASD
2	dfd fsasf sfs	DFD FSASF SFS	Dfd Fsasf Sfs	Dfd fsasf sfs	DFD FSaSF SFS

字符串拼接

自身拼接

a.str.cat(sep=',')

aSd,asd,dfd fsAsf sfs

与其它series拼接

a.str.cat(a)

a.str.cat(['aSd', 'asd', 'dfd fsAsf sfs'])

a + a

index	value
0	aSdaSd
1	asdasd
2	dfd fsAsf sfsdfd fsAsf sfs

a.str.cat(a, sep=',')

a.str.cat(['aSd', 'asd', 'dfd fsAsf sfs'], sep=',')

a + ',' + a

index	value
0	aSd,aSd
1	asd,asd
2	dfd fsAsf sfs,dfd fsAsf sfs

数据含有None/NaN的情况

b.str.cat(sep=',')

asd,fgh

# 将NaN替换为指定字符串进行操作

a.str.cat(sep=',', na_rep='???')

???,asd,fgh

• 剩下的情况除将NaN替换为指定字符之外跟上述示例一样, 这里不再进行演示

字符填充/插入/扩展

# 向两端填充指定字符到指定长度

a.str.center(width=10, fillchar='?')

a.str.pad(width=10, side='both', fillchar='?')

# 在右侧填充指定字符到指定长度

a.str.ljust(width=10, fillchar='?')

a.str.pad(width=10, side='right', fillchar='?')

# 在右侧填充指定字符到指定长度

a.str.rjust(width=10, fillchar='?')

a.str.pad(width=10, side='left', fillchar='?')

	center	ljust	rjust
0	???aSd????	aSd???????	???????aSd
1	???asd????	asd???????	???????asd
2	dfd fsAsf sfs	dfd fsAsf sfs	dfd fsAsf sfs

# 每隔指定个字符插入一个换行符

a.str.wrap(width=2)

# 在字符串前面填充0到指定长度

a.str.zfill(width=10)

# 将字符串扩展n倍

a.str.repeat(repeats=2)

# 为每一个元素指定扩展倍数

a.str.repeat(repeats=[2, 2, 2])

	wrap	zfill	repeat
0	aS\nd	0000000aSd	aSdaSd
1	as\nd	0000000asd	asdasd
2	df\nd \nfs\nAs\nf \nsf\ns	dfd fsAsf sfs	dfd fsAsf sfsdfd fsAsf sfs

• join() 在字符间插入字符

a.str.join(sep='?')

# 等同于

a.map(lambda x: '?'.join(x))

• 因此也出现了一种特殊情况, 元素不是字符串但可以使用join方法
• 经过不完全证明, '?'.join() 中支持的参数作为Series的元素是都可使用此方法

pd.Series([['1', '2', '3']]).join('?')

字符串内容判断

以下方法返回由True和False组成的Series

• contains(): 判断指定字符串或正则表达式是否在序列或索引中

参数	说明
pat	字符串或正则表达式
case=True	是否区分大小写
flags=0	可传入re.IGNORECASE之类的参数
na=nan	缺失值填充
regex=True	是否使用正则表达式匹配

• endswith(): 判断是否以给定的字符串结尾

参数	说明
pat	字符串
na=nan	缺失值填充

• match(): 判断是否以给定的字符串开头(支持正则)

参数	说明
pat	字符串或正则表达式
case=True	是否区分大小写
flags=0	可传入re.IGNORECASE之类的参数
na=nan	缺失值填充
as_indexer=None	弃用

方法	说明
.isalnum()	字符串至少包含一个字符且所有字符都是字母(汉字)或数字则返回True
.isalpha()	字符串至少包含一个字符且所有字符都是字母(汉字)则返回True
.isdigit()	只包含数字(可以是: Unicode, 全角字符, bytes(b'1'), 罗马数字)
.isspace()	只包含空白符
.islower()	至少包含一个小写字符, 且不包含大写字符
.isupper()	至少包含一个大写字符, 且不包含小写字符
.istitle()	所有单词大写开头其余小写(标题化)
.isnumeric()	只包含数字字符
.isdecimal()	只包含数字(Unicode字符, 全角字符)

查找

• extract(): 使用正则表达式提取需要的内容(只返回第一次匹配到的内容)
• extractall(): 使用正则表达式提取需要的内容(返回所有匹配到的内容

参数	说明
pat	正则表达式(必须含有捕获组, 超过一个必然返回DataFrame) 若捕获组设有name则将作为返回的列标签
flags=0	可传入re.IGNORECASE之类的参数
expand=None	True: 返回DataFrame(未来版本默认值) False: 返回S/I/DataFrame(现在版本默认值) extractall() 方法无此参数

a.str.extract('([A-Z]+)')

a.str.extract('([A-Z]+)(s*)')

	([A-Z]+)	-	([A-Z]+)(s*)
0	S	-	S
1	NaN	-	NaN  NaN
2	A	-	A    s

a.str.extractall('(?P<field1>[sSdf]+)(?P<field2>[ds])')

		field1	field2	说明
	match
0	0	S	d	第1行第1个匹配结果
1	0	s	d	第2行第1个匹配结果
2	0	df	d	第3行第1个匹配结果
	1	f	s	第3行第2个匹配结果
	2	sf	s	第3行第3个匹配结果

• 检索sub在字符串中的位置, 可以指的那个开始检索和结束检索的位置
  1. find(): 检索不到返回-1
  2. rfind(): 从右往左检索, 检索不到返回-1
  3. index(): 检索不到触发异常
  4. rindex(): 从右往左检索, 检索不到返回-1

a.str.find(sub='s')

# 从第6个字符开始查找到第10个字符结束查找

a.str.find(sub='s', start=6, end=10)

	(sub='s')	(sub='s', start=6, end=10)
0	-1	-1
1	1	-1
2	5	7

• findall(): 以列表形式返回正则表达式所有匹配结果

a.str.findall(pat='[sSdf]+')

a.map(lambda x: re.findall('[sSdf]+', x))

	结果
0	[Sd]
1	[sd]
2	[dfd, fs, sf, sfs]

• get(): 获取指定位置的字符

a.str.get(i=1)

	结果
0	S
1	s
2	f

统计

• count() 统计指定字符串(支持正则)在序列字符串中出现的次数
• len() 返回序列字符串的长度

a.str.count(pat='s', flags=0)

a.str.len()

	count	len
0	0	3
1	1	3
2	4	13

转码

• encode(): 编码str --> bytes
• decode(): 解码bytes --> str

参数	说明
encoding	编码方式
error='static'	static: 编码/解码失败抛出异常

ignore: 编码/解码失败自动忽略非法字符

replace: 编码/解码失败则使用 ? 替代非法字符

xmlcharrefreplace: 则引用XML的字符.

c = pd.Series(['中文', '\ud83easd'])

c.str.encode('utf8', 'ignore')

c.str.encode('utf8', 'replace')

c.str.encode('utf8', 'xmlcharrefreplace')

	ignore	replace	xmlcharrefreplace	backslashreplace
1	b'asd'	b'?asd'	b'�asd'	b'\ud83easd'

# 中国: b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'

d = pd.Series([b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96'])

d.str.decode('utf8', 'ignore')

	ignore	replace	xmlcharrefreplace	backslashreplace
1	中	中�	NaN	中\xe6\x96

• normalize(): 返回字符串的Unicode标准格式

删减/截取

• strip(to_strip=None): 删除两侧指定字符, 默认删除空白符
• lstrip(to_strip=None): 删除左侧指定字符, 默认删除空白符
• rstrip(to_strip=None): 删除右侧指定字符, 默认删除空白符
• slice() 截取子字符串

参数	说明
start=None	开始位置
stop=None	结束位置
step=None	步长

分割/替换

• split() 使用指定字符分割字符串, 支持正则
• rsplit() 从右侧开始分割

参数	说明
pat=None	分隔符, 默认空白符
n=-1	分割次数, 默认全部
expand=False	True: 返回DataFrame/MultiINdex False: 返回Series/Index

• get_dummies(): 对字符串分割, 并返回每个分割结果出现的次数

>>> pd.Series(['a|b', 'a', 'a|c']).str.get_dummies()

   a  b  c

0  1  1  0

1  1  0  0

2  1  0  1

>>> pd.Series(['a|b', np.nan, 'a|c']).str.get_dummies()

   a  b  c

0  1  1  0

1  0  0  0

2  1  0  1

• partition(pat='', expand=True): 第一次出现pat时将字符串分割为三个部分: pat前面的部分, pat本身, pat后面的部分
• rpartition(): 从右往左检测pat字符串

更新字符串

• replace(): 更新字符串

参数	说明
pat	字符串或编译的正则表达式
repl	str: 将匹配到的字符串替换为此字符串 fun: 传给fun的是对象相当于re.search(pat, string)的返回值
n=-1	替换的次数, 默认全部
case=None	是否区分大小写, 如果pat为字符串则默认为True, 若为编译的正则表达式则不能设置
flags=0	可传入re.IGNORECASE之类的参数, 但若pat为编译的正则表达式则不能设置

• slice_replace(): 将选中的部分替换为指定字符串

参数	说明
start=None	开始位置
stop=None	结束位置
repl=None	要替换为的字符串

• translate(): 字符替换
  1. dict: {ord('a'): 'x'} 或 {ord('a'): ord('x')} key必须是ascii码, value可以是字符串或ASCII码
  2. str.maketrans('a','x') 等同于 {97: 120}