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Python Pandas处理文本数据详细指南

Series和Indexes配备了一组字符串处理方法,可以方便地对数组的每个元素进行操作。也许最重要的是,这些方法自动排除缺失/NA值。它们通过str属性访问,通常具有与等价的(标量)内置字符串方法匹配的名称。

Python Pandas处理文本数据1

大写和小写数据

为了使数据小写,我们使用str.lower()这个函数将所有大写字符转换为小写字符。如果不存在大写字符,则返回原始字符串。为了使数据变成大写,我们使用str.upper()这个函数将所有小写字符转换为大写字符。如果不存在小写字符,则返回原始字符串。

代码1:

# Import pandas package 
import pandas as pd 
  
# Define a dictionary containing employee data 
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'], 'Age':[27, 24, 22, 32], 'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj'], 'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd']} 
  
# Convert the dictionary into DataFrame  
df = pd.DataFrame(data) 
  
# converting and overwriting values in column 
df["Name"]= df["Name"].str.lower()

print(df)

输出:

如数据帧的输出图像所示, 名称列中的所有值均已转换为小写。

Python Pandas处理文本数据2

在这个例子中, 我们使用nba.csv文件。

代码2:

# importing pandas package 
import pandas as pd 
  
# making data frame from csv file 
data = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# converting and overwriting values in column 
data["Team"]= data["Team"].str.upper() 
  
# display 
data

输出:

如数据帧的输出图像所示, “团队”列中的所有值均已转换为大写。

Python Pandas处理文本数据3

拆分和替换数据

为了分割数据,我们使用str.split()这个函数在用指定的分隔符分割给定字符串后返回一个字符串列表,但它只能应用于单个字符串。Pandas str.split()方法可以应用于整个系列。每次调用此方法之前都必须添加.str前缀,以区别于Python的默认函数,否则将抛出错误。为了替换数据,我们使用str.replace()该函数的工作方式与Python .replace()方法类似,但它也适用于Series。在Pandas系列中调用.replace()之前,.str必须加上前缀,以便与Python默认的replace方法区分。

代码#1

# importing pandas module  
import pandas as pd 
    
# Define a dictionary containing employee data 
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'], 'Age':[27, 24, 22, 32], 'Address':['Nagpur', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Knnuaj'], 'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd']} 

# Convert the dictionary into DataFrame  
df = pd.DataFrame(data) 
   
# dropping null value columns to avoid errors 
df.dropna(inplace = True) 
   
# new data frame with split value columns 
df["Address"]= df["Address"].str.split("a", n = 1, expand = True) 
  
# df display 
print(df)

输出:

如输出图像中所示, 由于n参数设置为1(字符串中最大间隔为1), 所以地址列在第一次出现时” a”而不是在以后出现时被分隔。

Python Pandas处理文本数据4

代码2:

# importing pandas module 
import pandas as pd

# reading csv file from url
data = pd.read_csv("nba.csv")

# overwriting column with replaced value of age
data["Age"]= data["Age"].replace(25.0, "Twenty five")

# creating a filter for age column 
# where age = "Twenty five"
filter = data["Age"]=="Twenty five"

# printing only filtered columns
data.where(filter).dropna()

输出:

如输出图像所示, “年龄”列中所有年龄为25.0的值已被替换为”二十五”。

Python Pandas处理文本数据5

数据串联

为了连接一个Series或Index,我们使用str.cat()这个函数用于将字符串连接到传递的字符串调用者序列。可以传入来自不同系列的不同值,但两个系列的长度必须相同。必须添加.str前缀,以区别于Python的默认方法。

代码1:

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# Define a dictionary containing employee data 
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'], 'Age':[27, 24, 22, 32], 'Address':['Nagpur', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannuaj'], 'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd']} 

# Convert the dictionary into DataFrame  
df = pd.DataFrame(data) 

# making copy of address column 
new = df["Address"].copy() 
  
# concatenating address with name column 
# overwriting name column 
df["Name"]= df["Name"].str.cat(new, sep =", ") 
  
# display 
print(df)

输出:

如输出图像所示,Address列中与Name列中的字符串具有相同索引的每个字符串都用分隔符“,”连接起来。

Python Pandas处理文本数据6

代码2:

# importing pandas module
import pandas as pd

# importing csv from link
data = pd.read_csv("nba.csv")

# making copy of team column
new = data["Team"].copy()

# concatenating team with name column
# overwriting name column
data["Name"]= data["Name"].str.cat(new, sep =", ")

# display
data

输出如下:

如输出图像所示, “团队”列中与”名称”列中的索引相同的每个字符串都已用分隔符”, “连接起来。

Python Pandas处理文本数据7

删除数据空白

为了删除空白,我们使用str.strip(), str.rstrip(), str.lstrip()这些函数用于处理任何文本数据中的空白(包括New line)。从名称中可以看出,str.lstrip()用于删除字符串左边的空格,str.rstrip()用于删除字符串右边的空格,而str.strip()用于删除字符串两边的空格。因为这些是与Python默认函数同名的pandas函数,所以必须加上.str前缀,以告诉编译器正在调用pandas函数。

代码1:

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# Define a dictionary containing employee data 
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'], 'Age':[27, 24, 22, 32], 'Address':['Nagpur junction', 'Kanpur junction', 'Nagpur junction', 'Kannuaj junction'], 'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd']} 

# Convert the dictionary into DataFrame  
df = pd.DataFrame(data)
  
# replacing address name and adding spaces in start and end 
new = df["Address"].replace("Nagpur junction", "  Nagpur junction  ").copy() 
  
# checking with custom string 
print(new.str.strip()==" Nagpur junction")
print(new.str.strip()=="Nagpur junction ")
print(new.str.strip()==" Nagpur junction ")

输出:

如输出图像所示, 对于所有3个条件, 比较均返回False, 这意味着空格已成功从两侧移除, 并且字符串不再具有空格。

Python Pandas处理文本数据8
Python Pandas处理文本数据9
Python Pandas处理文本数据10

代码2:

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# making data frame 
data = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# replacing team name and adding spaces in start and end 
new = data["Team"].replace("Boston Celtics", "  Boston Celtics  ").copy() 
  
# checking with custom removed space string 
new.str.lstrip()=="Boston Celtics  "

输出:

如输出图像所示, 删除左侧空格后比较为真

Python Pandas处理文本数据11

提取数据

为了提取数据, 我们使用str.extract()这个函数接受带有至少一个捕获组的正则表达式。提取一组以上的正则表达式将返回一个DataFrame, 每组包含一列。不匹配的元素将返回用NaN填充的行。

代码1:

# importing pandas module 
import pandas as pd 

# creating a series 
s = pd.Series(['a1', 'b2', 'c3'])

# Extracting a data
n= s.str.extract(r'([ab])(\d)')

print(n)

输出:

如输出图像中所示, 这两个组将返回一个具有两列的DataFrame。不匹配项为NaN。

Python Pandas处理文本数据12

代码2:

# importing pandas module 
import pandas as pd 

# creating a series 
s = pd.Series(['a1', 'b2', 'c3'])

# Extracting a data
n = s.str.extract(r'(?P<Geeks>[ab])(?P<For>\d)')

print(n)

输出:

如输出图像所示, 该命名的组将成为结果中的列名。

Python Pandas处理文本数据13

大Pandasstr方法:

函数 描述
str.lower() 将字符串的字符转换为小写的方法
str.upper() 将字符串的字符转换为大写的方法
str.find() 方法用于搜索序列中存在的每个字符串中的子字符串
str.rfind() 方法用于从右侧搜索系列中存在的每个字符串中的子字符串
str.findall() 方法还用于在系列中的每个字符串中查找子字符串或分隔符
str.isalpha() 方法用于检查序列中每个字符串中的所有字符是否都是字母(a-z / A-Z)
str.isdecimal() 方法用于检查字符串中的所有字符是否均为十进制
str.title() 字符串中每个单词的首字母大写的方法
str.len() 方法返回字符串中字符数的计数
str.replace() 方法用用户提供的另一个值替换字符串中的子字符串
str.contains() 方法测试模式或正则表达式是否包含在系列或索引的字符串中
str.extract() 从正则表达式模式的第一个匹配项中提取组。
str.startswith() 方法测试每个字符串元素的开头是否与模式匹配
str.endswith() 方法测试每个字符串元素的结尾是否与模式匹配
str.isdigit() 方法用于检查每个字符串序列中的所有字符是否都是数字
str.lstrip() 方法从字符串的左侧(开头)删除空格
str.rstrip() 方法从字符串的右侧(结尾)删除空格
str.strip() 从字符串中删除开头和结尾空格的方法
str.split() 方法根据用户指定的值的出现来拆分字符串值
str.join() 方法用于通过传递的定界符连接列表中存在的列表中的所有元素
str.cat() 方法用于将字符串连接到传递的调用方字符串系列。
str.repeat() 方法用于在传递的序列本身的相同位置重复字符串值
str.get() 方法用于在传递位置获取元素
str.partition() 与str.split()不同, 该方法仅在第一次出现时才拆分字符串
str.rpartition() 方法仅将字符串分割一次, 并且反向分割。它的工作方式类似于str.partition()和str.split()
str.pad() 将填充(空格或其他字符)添加到系列中的每个字符串元素的方法
str.swapcase() 交换系列中每个字符串的大小写的方法
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