qq免费注册网站,定制小程序制作平台,茶文化网站制作,网页传奇游戏哪个好玩处理文本数据#xff0c;主要是通过Seris的str访问。遇到NaN时不做任何处理#xff0c;保留结果为NaN#xff0c;遇到数字全部处理为NaN。 str是Seris的方法#xff0c;DataFrame不能直接使用#xff0c;但是通过索引选择DataFrame中的某一行或者某一列#xff0c;结果为… 处理文本数据主要是通过Seris的str访问。遇到NaN时不做任何处理保留结果为NaN遇到数字全部处理为NaN。 str是Seris的方法DataFrame不能直接使用但是通过索引选择DataFrame中的某一行或者某一列结果为Seris然后就可以使用了。 例如定义一个Seris和DataFrame如下 s pd.Series([ ab,1, bb ,np.nan,bc ])
dic {one:[0,2,2,4],two:[2,np.nan,4,6],three:[a,b,np.nan,2]}
df pd.DataFrame(dic,index[d,e,f,g]) 将上述s全部变成大写字母将df的列名称变成大写。 s s.str.upper()
df.columns df.columns.str.upper() 以下都以Seris做示例这些方法与python字符串的操作类似 print(s.str.lower()) #将s中的各字符串全部变为小写
print(s.str.upper()) #将s中的各字符串全部变为大写
print(s.str.capitalize()) #将s中的各字符串全部变为首字母大写
print(s.str.len()) #求s中各字符串的长度
print(s.str.count(b)) #求s中的各字符串元素包含几个b
print(s.str.startswith(a)) #判断s中的字符串元素是否以a开始
print(s.str.endswith(a)) #判断s中的字符串元素是否以a结束
print(s.str.strip()) #去掉s中字符串元素两边的空格
print(s.str.lstrip()) #去掉s中字符串元素左边的空格
print(s.str.rstrip()) #去掉s中字符串元素右边的空格
print(s.str.replace(原字符,替换字符,1)) #将原字符串替换为指定字符串默认替换所有满足条件的n表示替换前n个满足条件的 split()和rsplit() split()表示从左边开始分割rsplit()表示从右边分割分割后的结构为一个列表 s pd.Series([a,b,c,d,np.nan,[a..c],1,2,3])
print(s.str.split(,)) #对Seris中的元素按照,分割即对a,b,c、np.nan、[a..c]、1,2,3按照,分割
print(s.str.split(,).str[0]) #获取每个元素分割后的第一个值分割后的结果也为Seris也需要通过str来获取每个元素
print(s.str.split(,,expandTrue,n1)) #expand为True表示将原列按照分割符拆分为㢵列n表示拆分次数默认不拆分如果拆分默认拆分最多次
# 0 [a, b, c, d]
# 1 NaN
# 2 NaN
# 3 [1, 2, 3]
# dtype: object
# 0 a
# 1 NaN
# 2 NaN
# 3 1
# dtype: object
# 0 1
# 0 a b,c,d
# 1 NaN NaN
# 2 NaN NaN
# 3 1 2,3 转载于:https://www.cnblogs.com/Forever77/p/11266953.html
