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一、pandas中拆分字符串使用的是split pandas.Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False)参数解释: pat:string 或者 正则表达式,若为空,则为连续的空格,包括(换行符、空格、制表符)n:默认值为-1,若为None, 0 都会被修改成-1(从上图中的源码也能看出来),即能分割多少次就分割多少次,与str.split()的n=-1,re.split()的maxsplit=0一致;expand:决定了分割后的结果是分布在多列(返回DataFrame)还是以列表的形式分布在一列中(返回Series)1. 使用split方法拆分字符 输出: 2. 切分后的列表中的元素可以通过 get 方法或者 [] 方法进行读取:
3. 使用expand方法可以轻易地将这种返回展开为一个数据表
4. 限制切分的次数: 输出: 5. rsplit与split相似,不同的是,这个切分的方向是反的。即,从字串的尾端向首段切分 输出: 二、 pandas中替换字符串使用的是replace DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')参数解释: to_replace:被替换的值value:替换后的值inplace:是否要改变原数据,False是不改变,True是改变,默认是Falselimit:控制填充次数regex:是否使用正则,False是不使用,True是使用,默认是Falsemethod:填充方式,pad,ffill,bfill分别是向前、向前、向后填充1.replace的基本用法
2. 一定要时时记得,是正则表达式,因此要格外小心 例如,因为正则表达式中的*$*符号,下列代码将会导致一些错误 输出: 3. 参数regex的使用 如果你只是向单纯地替换字符,你可以将可选参数 regex 设置为 False,而不是傻傻地转义所有符号。这种情况下,pat 和 repl 就都将作为普通字符对待: 输出: 4. 也可以传入一个可调用对象作为替换值。它针对每一个 pat 通过来调用
5. 也可以接受一个来自re.compile()编译过的正则表达式对象,来做为表达式 输出: |
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