目录

• 原数据
• 字符大小写转换
• 字符串拼接
• 字符填充/插入/扩展
• 字符串内容判断
• 查找
• 统计
• 转码
• 删减/截取
• 分割/替换

原数据

import pandas as pd
a = pd.Series(['aSd', 'asd', 'dfd fsAsf sfs'])
b = pd.Series([None, 'asd', 'fgh'])

字符大小写转换

a.str.lower()
a.str.upper()
a.str.title()
a.str.capitalize()
a.str.swapcase()

字符串拼接

自身拼接

a.str.cat(sep=',')

aSd,asd,dfd fsAsf sfs

与其它series拼接

a.str.cat(a)
a.str.cat(['aSd', 'asd', 'dfd fsAsf sfs'])
a + a

a.str.cat(a, sep=',')
a.str.cat(['aSd', 'asd', 'dfd fsAsf sfs'], sep=',')
a + ',' + a

数据含有None/NaN的情况

b.str.cat(sep=',')

asd,fgh

# 将NaN替换为指定字符串进行操作
a.str.cat(sep=',', na_rep='???')

???,asd,fgh

• 剩下的情况除将NaN替换为指定字符之外跟上述示例一样, 这里不再进行演示

字符填充/插入/扩展

# 向两端填充指定字符到指定长度
a.str.center(width=10, fillchar='?')
a.str.pad(width=10, side='both', fillchar='?')
# 在右侧填充指定字符到指定长度
a.str.ljust(width=10, fillchar='?')
a.str.pad(width=10, side='right', fillchar='?')
# 在右侧填充指定字符到指定长度
a.str.rjust(width=10, fillchar='?')
a.str.pad(width=10, side='left', fillchar='?')

# 每隔指定个字符插入一个换行符
a.str.wrap(width=2)
# 在字符串前面填充0到指定长度
a.str.zfill(width=10)
# 将字符串扩展n倍
a.str.repeat(repeats=2)
# 为每一个元素指定扩展倍数
a.str.repeat(repeats=[2, 2, 2])

• join() 在字符间插入字符

a.str.join(sep='?')
# 等同于
a.map(lambda x: '?'.join(x))

• 因此也出现了一种特殊情况, 元素不是字符串但可以使用join方法
• 经过不完全证明, ‘?’.join() 中支持的参数作为Series的元素是都可使用此方法

pd.Series([['1', '2', '3']]).join('?')

字符串内容判断

以下方法返回由True和False组成的Series

• contains(): 判断指定字符串或正则表达式是否在序列或索引中

• endswith(): 判断是否以给定的字符串结尾

• match(): 判断是否以给定的字符串开头(支持正则)

查找

• extract(): 使用正则表达式提取需要的内容(只返回第一次匹配到的内容)
• extractall(): 使用正则表达式提取需要的内容(返回所有匹配到的内容

a.str.extract('([A-Z]+)')
a.str.extract('([A-Z]+)(s*)')

a.str.extractall('(?P<field1>[sSdf]+)(?P<field2>[ds])')

• 检索sub在字符串中的位置, 可以指的那个开始检索和结束检索的位置
  1. find(): 检索不到返回-1
  2. rfind(): 从右往左检索, 检索不到返回-1
  3. index(): 检索不到触发异常
  4. rindex(): 从右往左检索, 检索不到返回-1

a.str.find(sub='s')
# 从第6个字符开始查找到第10个字符结束查找
a.str.find(sub='s', start=6, end=10)

• findall(): 以列表形式返回正则表达式所有匹配结果

a.str.findall(pat='[sSdf]+')
a.map(lambda x: re.findall('[sSdf]+', x))

• get(): 获取指定位置的字符

a.str.get(i=1)

统计

• count() 统计指定字符串(支持正则)在序列字符串中出现的次数
• len() 返回序列字符串的长度

a.str.count(pat='s', flags=0)
a.str.len()

转码

• encode(): 编码str –> bytes
• decode(): 解码bytes –> str

ignore: 编码/解码失败自动忽略非法字符

replace: 编码/解码失败则使用 ? 替代非法字符

xmlcharrefreplace: 则引用XML的字符.

c = pd.Series(['中文', '\ud83easd'])
c.str.encode('utf8', 'ignore')
c.str.encode('utf8', 'replace')
c.str.encode('utf8', 'xmlcharrefreplace')

# 中国: b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'
d = pd.Series([b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96'])
d.str.decode('utf8', 'ignore')

• normalize(): 返回字符串的Unicode标准格式

删减/截取

• strip(to_strip=None): 删除两侧指定字符, 默认删除空白符
• lstrip(to_strip=None): 删除左侧指定字符, 默认删除空白符
• rstrip(to_strip=None): 删除右侧指定字符, 默认删除空白符
• slice() 截取子字符串

分割/替换

• split() 使用指定字符分割字符串, 支持正则
• rsplit() 从右侧开始分割

• get_dummies(): 对字符串分割, 并返回每个分割结果出现的次数

>>> pd.Series(['a|b', 'a', 'a|c']).str.get_dummies()
   a  b  c
0  1  1  0
1  1  0  0
2  1  0  1
>>> pd.Series(['a|b', np.nan, 'a|c']).str.get_dummies()
   a  b  c
0  1  1  0
1  0  0  0
2  1  0  1

• partition(pat=”, expand=True): 第一次出现pat时将字符串分割为三个部分: pat前面的部分, pat本身, pat后面的部分
• rpartition(): 从右往左检测pat字符串

更新字符串

• replace(): 更新字符串

• slice_replace(): 将选中的部分替换为指定字符串

• translate(): 字符替换
  1. dict: {ord(‘a’): ‘x’} 或 {ord(‘a’): ord(‘x’)} key必须是ascii码, value可以是字符串或ASCII码
  2. str.maketrans(‘a’,’x’) 等同于 {97: 120}