网站建设的一般步骤,有必要代理网页的网址,wordpress 禁止索引目录,wordpress设置301pandas——字符串处理 作者#xff1a;AOAIYI 创作不易#xff0c;如果觉得文章不错或能帮助到你学习#xff0c;记得点赞收藏评论一下哦 文章目录pandas——字符串处理一、实验目的二、实验原理三、实验环境四、实验内容五、实验步骤1.cat() 拼接字符串2.split()切片字符串…pandas——字符串处理 作者AOAIYI 创作不易如果觉得文章不错或能帮助到你学习记得点赞收藏评论一下哦 文章目录pandas——字符串处理一、实验目的二、实验原理三、实验环境四、实验内容五、实验步骤1.cat() 拼接字符串2.split()切片字符串3.get() 获取指定位置的字符串4.contains() 是否包含表达式返回True或False。5.replace() 字符串替换6.slice() 按字符串下标的开始结束位置切割字符串。7.count() 计算给定单词出现的次数8.len() 计算字符串的长度9.strip()去除前后的空白字符10.lower() 全部小写11.upper() 全部大写12.index() 查找给定字符串的位置13.capitalize() 首字符大写14.swapcase()大小写互换15.islower()至少包含一个小写字符, 且不包含大写字符。16.isupper()至少包含一个大写字符, 且不包含小写字符。总结一、实验目的
熟练掌握pandas中字符串操作
二、实验原理
在使用pandas框架的DataFrame的过程中如果需要处理一些字符串的特性例如判断某列是否包含一些关键字某列的字符长度是否小于3等等这种需求如果掌握str列内置的方法处理起来会方便很多。
三、实验环境
Python 3.6.1以上
Jupyter
四、实验内容
下面我们来详细了解一下Series类或DataFrame的字符串String自带的方法有哪些。
五、实验步骤
1.cat() 拼接字符串
import pandas as pd
pd.Series([a, b, c]).str.cat([A, B, C], sep,)pd.Series([a,b,c]).str.cat(sep,) 2.split()切片字符串
import numpy as np
spd.Series([a_b_c, c_d_e, np.nan, f_g_h])
print(s)
s.str.split(_)
s.str.split(_,-1)
s.str.split(_,1) 3.get() 获取指定位置的字符串
import numpy as np
spd.Series([a_b_c, c_d_e, np.nan, f_g_h])
s.str.get(0)
s.str.get(1)
s.str.get(2) 4.contains() 是否包含表达式返回True或False。
s.str.contains(d)5.replace() 字符串替换
s.str.replace(_, .) 6.slice() 按字符串下标的开始结束位置切割字符串。
s.str.slice(1,3) 7.count() 计算给定单词出现的次数
s.str.count(a) 8.len() 计算字符串的长度
s.str.len()9.strip()去除前后的空白字符
idx pd.Series([ jack, jill , jesse , frank])
print(idx)
idx.str.strip() 10.lower() 全部小写
s.str.lower()11.upper() 全部大写
s.str.upper()12.index() 查找给定字符串的位置
注意如果不存在这个字符串那么会报错
s.str.index(_)13.capitalize() 首字符大写
s.str.capitalize()14.swapcase()大小写互换
s.str.swapcase()15.islower()至少包含一个小写字符, 且不包含大写字符。
s.str.islower()16.isupper()至少包含一个大写字符, 且不包含小写字符。
s.str.isupper()总结
为什么纸上谈兵不行纸上谈兵太理想化了把自己没有发现的问题隐藏了当成了不存在的问题。只有实际多多亲自动手才会发现有太多的问题是书上没提到的也是自己没想到的。才会发现一个小小的问题也要搞上半天。当然如果你基础巩固的话那这些问题应该都是可以被你解决的。熟练后就不认为这些问题了。 不要看代码不难就感觉会了只有自己的手打一遍没有错误编程的严谨些决定了你错一个字母都不行。所以大家一定要注意编程是自己打出来的不是复制粘贴你就会了以后碰到了还是不会。
