这篇文章给大家分享的是有关pandas如何使用str对象的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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Series数据类型：str字符串
# 定义一个Series序列 >>> addr = pd.Series([ ... 'Washington, D.C. 20003', ... 'Brooklyn, NY 11211-1755', ... 'Omaha, NE 68154', ... 'Pittsburgh, PA 15211' ... ]) >>> addr.str.upper() 0 WASHINGTON, D.C. 20003 1 BROOKLYN, NY 11211-1755 2 OMAHA, NE 68154 3 PITTSBURGH, PA 15211 dtype: object >>> addr.str.count(r'\d') 0 5 1 9 2 5 3 5 dtype: int64复制代码
关于以上str对象的2个方法说明：
Series.str.upper：将Series中所有字符串变为大写；
Series.str.count：对Series中所有字符串的个数进行计数；
其实不难发现，该用法的使用与Python中字符串的操作很相似。没错，在pandas中你一样可以这样简单的操作，而不同的是你操作的是一整列的字符串数据。仍然基于以上数据集，再看它的另一个操作：
>>> regex = (r'(?P[A-Za-z ]+), ' # 一个或更多字母 ... r'(?P [A-Z]{2}) ' # 两个大写字母 ... r'(?P \d{5}(?:-\d{4})?)') # 可选的4个延伸数字 ... >>> addr.str.replace('.', '').str.extract(regex) city state zip 0 Washington DC 20003 1 Brooklyn NY 11211-1755 2 Omaha NE 68154 3 Pittsburgh PA 15211复制代码
关于以上str对象的2个方法说明：
Series.str.replace：将Series中指定字符串替换；
Series.str.extract：通过正则表达式提取字符串中的数据信息；
这个用法就有点复杂了，因为很明显看到，这是一个链式的用法。通过replace将 " . " 替换为""，即为空，紧接着又使用了3个正则表达式（分别对应city，state，zip）通过extract对数据进行了提取，并由原来的Series数据结构变为了DataFrame数据结构。
当然，除了以上用法外，常用的属性和方法还有.rstrip，.contains，split等，我们通过下面代码查看一下str属性的完整列表：
>>> [i for i in dir(pd.Series.str) if not i.startswith('_')]
['capitalize',
'cat',
'center',
'contains',
'count',
'decode',
'encode',
'endswith',
'extract',
'extractall',
'find',
'findall',
'get',
'get_dummies',
'index',
'isalnum',
'isalpha',
'isdecimal',
'isdigit',
'islower',
'isnumeric',
'isspace',
'istitle',
'isupper',
'join',
'len',
'ljust',
'lower',
'lstrip',
'match',
'normalize',
'pad',
'partition',
'repeat',
'replace',
'rfind',
'rindex',
'rjust',
'rpartition',
'rsplit',
'rstrip',
'slice',
'slice_replace',
'split',
'startswith',
'strip',
'swapcase',
'title',
'translate',
'upper',
'wrap',
'zfill']感谢各位的阅读！关于“pandas如何使用str对象”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
