Pandas基础入门（9）Pandas字符串函数和选项自定义
学习汇总：点这里
字符串函数
Pandas提供了一组字符串函数，可以方便地对字符串数据进行操作。 最重要的是，这些函数忽略(或排除)丢失/NaN值。几乎这些方法都使用Python字符串函数(请参阅：这里 )。 因此，将Series对象转换为String对象，然后执行该操作。
| 编号 | 函数 | 描述 |
|---|---|---|
| 1 | lower() | 将Series/Index中的字符串转换为小写。 |
| 2 | upper() | 将Series/Index中的字符串转换为大写。 |
| 3 | len() | 计算字符串长度。 |
| 4 | strip() | 帮助从两侧的系列/索引中的每个字符串中删除空格(包括换行符)。 |
| 5 | split(’ ') | 用给定的模式拆分每个字符串。 |
| 6 | cat(sep=’ ') | 使用给定的分隔符连接系列/索引元素。 |
| 7 | get_dummies() | 返回具有单热编码值的数据帧(DataFrame)。 |
| 8 | contains(pattern) | 如果元素中包含子字符串，则返回每个元素的布尔值True，否则为False。 |
| 9 | replace(a,b) | 将值a替换为值b。 |
| 10 | repeat(value) | 重复每个元素指定的次数。 |
| 11 | count(pattern) | 返回模式中每个元素的出现总数。 |
| 12 | startswith(pattern) | 如果系列/索引中的元素以模式开始，则返回true。 |
| 13 | endswith(pattern) | 如果系列/索引中的元素以模式结束，则返回true。 |
| 14 | find(pattern) | 返回模式第一次出现的位置。 |
| 15 | findall(pattern) | 返回模式的所有出现的列表。 |
| 16 | swapcase() | 变换字母大小写。 |
| 17 | islower() | 检查系列/索引中每个字符串中的所有字符是否小写，返回布尔值 |
| 18 | isupper() | 检查系列/索引中每个字符串中的所有字符是否大写，返回布尔值 |
| 19 | isnumeric() | 检查系列/索引中每个字符串中的所有字符是否为数字，返回布尔值。 |
选项自定义
Pandas提供API来自定义其行为的某些方面，大多使用来显示。
API由五个相关函数组成。它们分别是 :
- get_option()
- set_option()
- reset_option()
- describe_option()
- option_context()
1.get_option(param)
get_option(param)需要一个参数，并返回下面输出中给出的值
display.max_rows
显示默认值。解释器读取此值并显示此值作为显示上限的行。
>>>import pandas as pd
>>>"display.max_rows = ", pd.get_option("display.max_rows")
display.max_rows = 60
display.max_columns
显示默认值，解释器读取此值并显示此值作为显示上限的行。
>>>import pandas as pd
>>>"display.max_columns = ", pd.get_option("display.max_columns")
display.max_columns = 20
注意：这里的60和20是默认配置参数值。
2.set_option(param,value)
set_option需要两个参数，并将该值设置为指定的参数值，如下所示：
display.max_rows
使用set_option()，可以更改要显示的默认行数。
>>>import pandas as pd
>>>"before set display.max_rows = ", pd.get_option("display.max_rows")
before set display.max_rows = 60
>>>pd.set_option("display.max_rows",80)
>>>"after set display.max_rows = ", pd.get_option("display.max_rows")
after set display.max_rows = 80
display.max_columns
使用set_option()，可以更改要显示的默认行数。
>>>import pandas as pd
>>>"before set display.max_columns = ", pd.get_option("display.max_columns")
before set display.max_rows = 20
>>>pd.set_option("display.max_columns",32)
>>>"after set display.max_columns = ", pd.get_option("display.max_columns")
after set display.max_rows = 32
3.reset_option(param)
reset_option接受一个参数，并将该值设置为默认值。
display.max_rows
使用reset_option()，可以将该值更改回显示的默认行数。
>>>import pandas as pd
>>>pd.set_option("display.max_rows",32)
>>>"after set display.max_rows = ", pd.get_option("display.max_rows")
after set display.max_rows = 32
>>>pd.reset_option("display.max_rows")
>>>"reset display.max_rows = ", pd.get_option("display.max_rows")
reset display.max_rows = 60
4.describe_option(param)
describe_option打印参数的描述。
display.max_rows
使用reset_option()，可以将该值更改回显示的默认行数。
>>>import pandas as pd
>>>pd.describe_option("display.max_rows")
display.max_rows : int
If max_rows is exceeded, switch to truncate view. Depending on
`large_repr`, objects are either centrally truncated or printed as
a summary view. 'None' value means unlimited.
In case python/IPython is running in a terminal and `large_repr`
equals 'truncate' this can be set to 0 and pandas will auto-detect
the height of the terminal and print a truncated object which fits
the screen height. The IPython notebook, IPython qtconsole, or
IDLE do not run in a terminal and hence it is not possible to do
correct auto-detection.
[default: 60] [currently: 60]
5.option_context()
option_context上下文管理器用于临时设置语句中的选项。当退出使用块时，选项值将自动恢复
display.max_rows
使用option_context()，可以临时设置该值。
>>>import pandas as pd
>>>with pd.option_context("display.max_rows",10):
print(pd.get_option("display.max_rows"))
print(pd.get_option("display.max_rows"))
10
10
请参阅第一和第二个打印语句之间的区别。第一个语句打印由option_context()设置的值，该值在上下文中是临时的。在使用上下文之后，第二个打印语句打印配置的值。常用参数，请参考下表 :
| 编号 | 参数 | 描述 |
|---|---|---|
| 1 | display.max_rows | 要显示的最大行数 |
| 2 | display.max_columns | 要显示的最大列数 |
| 3 | display.expand_frame_repr | 显示数据帧以拉伸页面 |
| 4 | display.max_colwidth | 显示最大列宽 |
| 5 | display.precision | 显示十进制数的精度 |