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Python Pandas处理字符串（方法详解）
Pandas 提供了一系列的字符串函数，因此能够很方便地对字符串进行处理。在本节，我们使用 Series 对象对常用的字符串函数进行讲解。
常用的字符串处理函数如下表所示：
函数名称
函数功能和描述
lower()
将的字符串转换为小写。
upper()
将的字符串转换为大写。
len()
得出字符串的长度。
strip()
去除字符串两边的空格（包含换行符）。
split()
用指定的分割符分割字符串。
cat(sep="")
用给定的分隔符连接字符串元素。
get_dummies()
返回一个带有独热编码值的 DataFrame 结构。
contains(pattern)
如果子字符串包含在元素中，则为每个元素返回一个布尔值 True，否则为 False。
replace(a,b)
将值 a 替换为值 b。
count(pattern)
返回每个字符串元素出现的次数。
startswith(pattern)
如果 Series 中的元素以指定的字符串开头，则返回 True。
endswith(pattern)
如果 Series 中的元素以指定的字符串结尾，则返回 True。
findall(pattern)
以列表的形式返出现的字符串。
swapcase()
交换大小写。
islower()
返回布尔值，检查 Series 中组成每个字符串的所有字符是否都为小写。
issupper()
返回布尔值，检查 Series 中组成每个字符串的所有字符是否都为大写。
isnumeric()
返回布尔值，检查 Series 中组成每个字符串的所有字符是否都为数字。
repeat(value)
以指定的次数重复每个元素。
find(pattern)
返回字符串第一次出现的索引位置。
注意：上述所有字符串函数全部适用于 DataFrame 对象，同时也可以与 Python 内置的字符串函数一起使用，这些函数在处理 Series/DataFrame 对象的时候会自动忽略缺失值数据（NaN）。 lower() import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C', 'Python', 'java', 'go', np.nan, '1125','javascript']) print(s.str.lower) 输出结果： 0 tom 1 william rick 2 john 3 alber@t 4 NaN 5 1234 6 stevesmith dtype: object len() import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C', 'Python', 'java', 'go', np.nan, '1125','javascript']) print(s.str.len()) 输出结果： 0 1.0 1 6.0 2 4.0 3 2.0 4 NaN 5 4.0 6 10.0 dtype: float64 strip() import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C ', ' Python', 'java', 'go', np.nan, '1125 ','javascript']) print(s.str.strip()) 输出结果： 0 C 1 Python 2 java 3 go 4 NaN 5 1125 6 javascript dtype: object split(pattern) import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript']) print(s.str.split(" ")) 输出结果： 0 [C, ] 1 [, Python] 2 [java] 3 [go] 4 [1125, ] 5 [javascript] dtype: object cat(sep="") import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C', 'Python', 'java', 'go', np.nan, '1125','javascript']) #会自动忽略NaN print(s.str.cat(sep="_")) 输出结果：C_Python_java_go_1125_javascript get_dummies() import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C', 'Python', 'java', 'go', np.nan, '1125','javascript']) print(s.str.get_dummies()) 输出结果： 1125 C Python go java javascript 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 2 0 0 0 0 1 0 3 0 0 0 1 0 0 4 0 0 0 0 0 0 5 1 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 1 contains() 检查 Series 中的每个字符，如果字符中包含空格，则返回 True，否则返回 False。示例如下： import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript']) print(s.str.contains(" ")) 输出结果： 0 True 1 True 2 False 3 False 4 True 5 False dtype: bool repeat() import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript']) print(s.str.repeat(3)) 输出结果： 0 C C C 1 Python Python Python 2 javajavajava 3 gogogo 4 1125 1125 1125 5 javascriptjavascriptjavascript dtype: object startswith() import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript']) #若以指定的"j"开头则返回True print(s.str.startswith("j")) 输出结果： 0 False 1 False 2 True 3 False 4 False 5 True dtype: bool find() import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript']) print(s.str.find("j")) 输出结果： 0 -1 1 -1 2 0 3 -1 4 -1 5 0 dtype: int64 如果返回 -1 表示该字符串中没有出现指定的字符。 findall() import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript']) print(s.str.findall("j")) 输出结果： 0 [] 1 [] 2 [j] 3 [] 4 [] 5 [j] dtype: object swapcase() import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125 ','javascript']) print(s.str.swapcase()) 输出结果： 0 c 1 pYTHON 2 JAVA 3 GO 4 1125 5 JAVASCRIPT dtype: object isnumeric() 返回一个布尔值，用来判断是否存在数字型字符串。示例如下： import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['C ',' Python','java','go','1125','javascript']) print(s.str.isnumeric()) 输出结果： 0 False 1 False 2 False 3 False 4 True 5 False dtype: bool关注公众号「站长严长生」，在手机上阅读所有教程，随时随地都能学习。本公众号由C语言中文网站长亲自运营，长期更新，坚持原创。 微信扫码关注公众号 优秀文章 C++函数对象详解（附带实例） Python __doc__属性：查看文档 Go语言inject库：依赖注入 Python使用字典格式化字符串 如何自定义C++ STL无序容器的哈希函数和比较规则？（超级详细） MySQL定义条件和处理程序 Redis bitmap位图操作（图解） Qt QMessageBox用法详解 C# namespace：命名空间 Terraform介绍（非常详细) |
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