Jakob_Hu
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数据规整化——字符串操作

字符串操作

  • 回顾Python内置的字符串方法
    • 1）strip方法和split方法
    • 2）join方法
    • 3）in判断、index方法、find方法
    • 4）count方法
    • 5）replace方法
  • Python正则表达式
  • pandas矢量化字符串方法

回顾Python内置的字符串方法

数据规整化——字符串操作_第1张图片
数据规整化——字符串操作_第2张图片
在这里插入图片描述

1）strip方法和split方法

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2）join方法

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3）in判断、index方法、find方法

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
index方法与 find方法的区别是，如果找不到字符串，index方法会报错，而find方法会返回一个异常。

4）count方法

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5）replace方法

在这里插入图片描述

Python正则表达式

数据规整化——字符串操作_第3张图片
正则表达式参见博客单独的笔记。

pandas矢量化字符串方法

数据规整化——字符串操作_第4张图片
这些方法都是元素级的方法，且可以有效避免缺失值造成的程序运行错误。虽然一般的map或者applymap方法也能针对Series和Dataframe进行元素级操作，但是一旦有缺失值出现，在没有设置异常处理的情况下，程序就会报错。
数据规整化——字符串操作_第5张图片
在这里插入图片描述
pandas对象的str属性可以调用这些字符串方法，
数据规整化——字符串操作_第6张图片
正则表达式也可以运用在pandas对象的字符串处理上，
数据规整化——字符串操作_第7张图片
矢量化获取元素的两种方法，
数据规整化——字符串操作_第8张图片
对Series而言，可以直接通过所以获取字符串的子串，
数据规整化——字符串操作_第9张图片

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