本篇内容介绍了“pandas中对文本类型数据的处理的方法有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
s = pd.Series(['lower', 'CAPITALS', 'this is a sentence', 'SwApCaSe'])
大写转小写： s.str.lower()
小写转大写：s.str.upper()
转为新闻标题形式：s.str.title()
首字母大写，其余小写：s.str.capitalize()
将原来的大写和小写，分别转为小写和大写，即大小写互换：s.str.swapcase()
将文字内容用某种字符填充到固定长度，会从两边进行填充：s.str.center(4,'*')
将文字内容用某种字符填充到固定长度，可以设置填充方向(默认为left，可以设置为left,right,both)：s.str.pad(width=10, side=‘right', fillchar='-')
将文字内容用某种字符填充到固定长度，会从文字的右方进行填充，即原来的字符串在左边：s.str.ljust(4,'-')
将文字内容用某种字符填充到固定长度，会从文字的左方进行填充，即原来的字符串在右边：s.str.rjust(4,'-')
将文字内容用某种字符按照指定的方向(left,right,both)填充到固定长度: s.str.pad(3,side=‘left',fillchar='*')
在字符串前添加0到指定长度：
s = pd.Series(['-1', ‘1', ‘1000', 10, np.nan])
s.str.zfill(3)
注意：多列字符串在合并时，推荐使用cat函数，该函数是按照索引进行合并的。
s=pd.DataFrame({'col1':['a', 'b', np.nan, 'd'],'col2':['A', 'B', 'C', 'D']})
# 1.有一个缺失值的行不进行合并
s['col1'].str.cat([s['col2']])
# 2.用固定字符(*)替换缺失值，并进行合并
s['col1'].str.cat([s['col2']],na_rep='*')
# 3.用固定字符(*)替换缺失值，并用分隔符(,)进行合并
s['col1'].str.cat([s['col2']],na_rep='*',sep=',')
# 4.索引不一致的合并
#创建series
s = pd.Series(['a', 'b', np.nan, 'd'])
t = pd.Series(['d', 'a', 'e', 'c'], index=[3, 0, 4, 2])
#合并
s.str.cat(t, join='left', na_rep='-')
s.str.cat(t, join='right', na_rep='-')
s.str.cat(t, join='outer', na_rep='-')
s.str.cat(t, join='inner', na_rep='-')s = pd.Series([['lion', 'elephant', 'zebra'], [1.1, 2.2, 3.3], [
'cat', np.nan, 'dog'], ['cow', 4.5, 'goat'], ['duck', ['swan', 'fish'], 'guppy']])
#以下划线进行拼接
s.str.join('_')使用前：
使用后：
s = pd.Series(['a', 'b', 'c']) #指定数字 s.str.repeat(repeats=2) #指定列表 s.str.repeat(repeats=[1, 2, 3])
使用该函数后，效果图分别如下：
partition函数，会将某列字符串拆分为3列，其中2列为值，1列为分隔符。
有两个参数进行设置，分别为：sep(分隔符，默认为空格)，expand(是否生成dataframe，默认为True)
s = pd.Series(['Linda van der Berg', 'George Pitt-Rivers'])
#默认写法,以空格分割，会以第一个分隔符进行拆分
s.str.partition()
#另一写法，会以最后一个分隔符进行拆分
s.str.rpartition()
#以固定符号作为分隔符
s.str.partition('-', expand=False)
#拆分索引
idx = pd.Index(['X 123', 'Y 999'])
idx.str.partition()split函数会按照分隔符拆分为多个值。
参数：
pat(分隔符，默认为空格);
n(限制分隔的输出，即查找几个分隔符，默认-1，表示全部);
expend(是否生成dataframe，默认为False)。
s = pd.Series(["this is a regular sentence","https://docs.python.org/3/tutorial/index.html",np.nan]) #1.默认按照空格进行拆分 s.str.split() #2.按照空格进行拆分，并限制2个分隔符的输出 s.str.split(n=2) #3.以指定符号拆分，并生成新的dataframe s.str.split(pat = "/",expend=True) #4.使用正则表达式来进行拆分，并生成新的dataframe s = pd.Series(["1+1=2"]) s.str.split(r"\+|=", expand=True)
如果不设置n的值，rsplit和split效果是相同的。区别是，split是从开始进行限制，rsplit是从末尾进行限制。
s = pd.Series(["this is a regular sentence","https://docs.python.org/3/tutorial/index.html",np.nan]) #区别于split s.str.rsplit(n=2)
s = pd.Series(['dog', '', 5,{'foo' : 'bar'},[2, 3, 5, 7],('one', 'two', 'three')])
s.str.len()s = pd.Series(['dog', '', 5,{'foo' : 'bar'},[2, 3, 5, 7],('one', 'two', 'three')])
s.str.len()效果图如下：
可通过正则表达式来提取指定内容，小括号内的会生成一列
s = pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']) #按照小括号内的进行提取，生成两列 s.str.extract(r'([ab])(\d)') #加上问号后，如果有一个匹配不上，还可以继续匹配 s.str.extract(r'([ab])?(\d)') #可以对生成的新列进行重命名 s.str.extract(r'(?P<letter>[ab])(?P<digit>\d)') #生成1列 s.str.extract(r'[ab](\d)', expand=True)
区别于extract，该函数可以提取所有符合条件的元素
s = pd.Series(["a1a2", "b1", "c1"], index=["A", "B", "C"]) #提取所有符合条件的数字,结果为多重索引1列 s.str.extractall(r"[ab](\d)") #提取符合条件的数字，并重命名，结果为多重索引1列 s.str.extractall(r"[ab](?P<digit>\d)") #提取符合条件的a、b和数字，结果为多重索引多列 s.str.extractall(r"(?P<letter>[ab])(?P<digit>\d)") #提取符合条件的a、b和数字，添加问号后，一个匹配不上可以继续向后匹配，结果为多重索引多列 s.str.extractall(r"(?P<letter>[ab])?(?P<digit>\d)")
查询固定字符串在目标字符串中的最小索引。
若需要查询的字符串未出现在目标字符串中，则显示为-1
s = pd.Series(['appoint', 'price', 'sleep','amount'])
s.str.find('p')显示结果如下:
查询固定字符串在目标字符串中的最大索引。
若需要查询的字符串未出现在目标字符串中，则显示为-1。
s = pd.Series(['appoint', 'price', 'sleep','amount'])
s.str.rfind('p',start=1)查询结果如下：
查找系列/索引中所有出现的模式或正则表达式
s = pd.Series(['appoint', 'price', 'sleep','amount']) s.str.findall(r'[ac]')
显示结果如下：
从列表、元组或字符串中的每个元素中提取元素的系列/索引。
s = pd.Series(["String",
(1, 2, 3),
["a", "b", "c"],
123,
-456,
{1: "Hello", "2": "World"}])
s.str.get(1)效果如下图：
确定每个字符串是否与参数中的正则表达式匹配。
s = pd.Series(['appoint', 'price', 'sleep','amount'])
s.str.match('^[ap].*t')匹配效果图如下：
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。
参数：
pat，字符串或正则表达式；
case，是否区分大小写，默认为True,即区分大小写；
flags，是否传递到re模块，默认为0;
na，对缺失值的处理方法，默认为nan;
regex，是否将pat参数当作正则表达式来处理，默认为True。
s = pd.Series(['APpoint', 'Price', 'cap','approve',123])
s.str.contains('ap',case=True,na=False,regex=False)效果图如下：
测试每个字符串元素的结尾是否与字符串匹配。
s = pd.Series(['APpoint', 'Price', 'cap','approve',123])
s.str.endswith('e')匹配结果如下：
处理nan值
s = pd.Series(['APpoint', 'Price', 'cap','approve',123])
s.str.endswith('e',na=False)效果如下：
测试每个字符串元素的开头是否与字符串匹配。
s = pd.Series(['APpoint', 'Price', 'cap','approve',123])
s.str.startswith('a',na=False)匹配如下:
检查每个字符串中的所有字符是否都是字母数字。
s1 = pd.Series(['one', 'one1', '1', '']) s1.str.isalnum()
效果如下：
检查每个字符串中的所有字符是否都是字母。
s1 = pd.Series(['one', 'one1', '1', '']) s1.str.isalpha()
效果如下：
检查每个字符串中的所有字符是否都是十进制的。
s1 = pd.Series(['one', 'one1', '1','']) s1.str.isdecimal()
效果如下：
检查每个字符串中的所有字符是否都是数字。
s1 = pd.Series(['one', 'one1', '1','']) s1.str.isdigit()
效果如下：
检查每个字符串中的所有字符是否都是小写。
s1 = pd.Series(['one', 'one1', '1','']) s1.str.islower()
效果如下：
检查每个字符串中的所有字符是否都是数字。
s1 = pd.Series(['one', 'one1', '1','','3.6']) s1.str.isnumeric()
效果如下：
检查每个字符串中的所有字符是否都是空格。
s1 = pd.Series([' one', '\t\r\n','1', '',' ']) s1.str.isspace()
效果如下：
检查每个字符串中的所有字符是否都是标题形式的大小写。
s1 = pd.Series(['leopard', 'Golden Eagle', 'SNAKE', '']) s1.str.istitle()
效果如下：
检查每个字符串中的所有字符是否都是大写。
s1 = pd.Series(['leopard', 'Golden Eagle', 'SNAKE', '']) s1.str.isupper()
效果如下：
按 sep 拆分系列中的每个字符串并返回一个 虚拟/指标变量的dataframe。
s1 = pd.Series(['leopard', 'Golden Eagle', 'SNAKE', '']) s1.str.get_dummies()
效果如下：
该函数还可以进行此类匹配，注意输入的形式
s1=pd.Series(['a|b', np.nan, 'a|c']) s1.str.get_dummies()
效果如下：
删除前导和尾随字符。
s1 = pd.Series(['1. Ant. ', '2. Bee!\n', '3. Cat?\t', np.nan]) s1.str.strip()
效果如下：
删除系列/索引中的前导字符。
删除系列/索引中的尾随字符。
“pandas中对文本类型数据的处理的方法有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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