pandas中有Series和DataFrame两种数据结构，Series是一种数组，DataFrame是一种表（每一行数据是一条记录，每一列是一个变量）。
上图整体是一个DataFrame，图中的每一绿色圈中的是一个Series。
在Series中有str方法，本文所有的方法都是在Series对象基础上进行的操作。
Series.str方法
Series.str可以对某一序列中的每个文本数据进行批处理，一般返回的结果是数组。
上面内容看不懂没关系，我们通过代码帮助你理解
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"From_To": [" LoNDon_paris ", " MAdrid_miLAN ", " londON_StockhOlm ",
"Budapest_PaRis", "Brussels_londOn"],
"FlightNumber": [10045, np.nan, 10065, np.nan, 10085],
"RecentDelays": [[23, 47], [], [24, 43, 87], [13], [67, 32]],
"Airline": ["KLM(!)", "<Air France> (12)", "(British Airways. )",
"12. Air France", ""Swiss Air""]})
df
选择From_To列，得到Series类型数据
df.From_To
Run
0 LoNDon_paris
1 MAdrid_miLAN
2 londON_StockhOlm
3 Budapest_PaRis
4 Brussels_londOn
Name: From_To, dtype: object
upper/lower
将Airline列中的每一项变为大写
df.From_To.str.upper()
Run
0 LONDON_PARIS
1 MADRID_MILAN
2 LONDON_STOCKHOLM
3 BUDAPEST_PARIS
4 BRUSSELS_LONDON
Name: From_To, dtype: object
将From_To列中的每一项变为小写
df.From_To.str.lower()
Run
0 london_paris
1 madrid_milan
2 london_stockholm
3 budapest_paris
4 brussels_london
Name: From_To, dtype: object
len
求From_To列每一项的长度
df.From_To.str.len()
Run
0 14
1 14
2 18
3 14
4 15
Name: From_To, dtype: int64
split分割
对FromTo列中每一项按照""进行切割。注意这里expand参数
df.From_To.str.split("_", expand=True)
df.From_To.str.split("_", expand=False)
Run
0 [ LoNDon, paris ]
1 [ MAdrid, miLAN ]
2 [ londON, StockhOlm ]
3 [Budapest, PaRis]
4 [Brussels, londOn]
Name: From_To, dtype: object
contains
From_To列中每项是否含有"Brussels"这个字段，返回布尔值
df.From_To.str.contains("Brussels")
Run
0 False
1 False
2 False
3 False
4 True
Name: From_To, dtype: bool
startswith
From_To列中每项是否含以"B"作为开头，返回布尔值
df.From_To.str.strip().str.startswith("B")
Run
0 False
1 False
2 False
3 True
4 True
Name: From_To, dtype: bool
endswith
From_To列中每项是否含以"n"作为结尾，返回布尔值
df.From_To.str.strip().str.endswith("m")
Run
0 False
1 False
2 True
3 False
4 False
Name: From_To, dtype: bool
findall
把RecentDelays列中的列表
df.RecentDelays
Run
0 [23, 47]
1 []
2 [24, 43, 87]
3 [13]
4 [67, 32]
Name: RecentDelays, dtype: object
extract
清洗Airline列，使其每一项只拥有字母和空格。我们先看看数据
df
df.Airline.str.extract("([a-zA-Z\s]+)")
使用正则表达式，对From_To列进行提取操作，获得出发地和目的地。
df.From_To.str.extract("([a-zA-Z\s]+)_([a-zA-Z\s]+)")
findall(pat)
查找Series中每一项是否含有pat
s = pd.Series(["Lion", "Monkey", "Rabbit"])
s
Run
0 Lion
1 Monkey
2 Rabbit
dtype: object
查找Series中每一项是否含有Monkey
s.str.findall("Monkey")
Run
0 []
1 [Monkey]
2 []
dtype: object
我们先看看df
df
查找From_To列中是否有Paris
df.From_To.str.lower().str.findall("paris")
Run
0 [paris]
1 []
2 []
3 [paris]
4 []
Name: From_To, dtype: object
replace
将FromTo列中的""换为">"
df.From_To.str.replace("_", " > ")
Run
0 LoNDon > paris
1 MAdrid > miLAN
2 londON > StockhOlm
3 Budapest > PaRis
4 Brussels > londOn
Name: From_To, dtype: object
get
get(i) 获得序列中每一项第i个位置的数据
s1 = pd.Series(["abc", "bed", "aaa", "eee"])
s1
Run
0 abc
1 bed
2 aaa
3 eee
dtype: object
获得s1序列中每项文本的第2个位置的数据
s1.str.get(1)
Run
0 b
1 e
2 a
3 e
dtype: object
获得s1序列中每项文本的最后一个位置的数据
s1.str.get(-1)
Run
0 c
1 d
2 a
3 e
dtype: object
join
join(sep) 按照sep对每一项文本序列数据进行拼接。注意遇到非文本数据，不进行拼接，返回nan
s2 = pd.Series([["lion", "elephant", "zebra"],
[1.1, 2.2, 3.3],
["cat", np.nan, "dog"],
["cow", 4.5, "goat"],
["duck", ["swan", "fish"], "guppy"]])
s2
Run
0 [lion, elephant, zebra]
1 [1.1, 2.2, 3.3]
2 [cat, nan, dog]
3 [cow, 4.5, goat]
4 [duck, [swan, fish], guppy]
dtype: object
将s2中每一项用空格拼接
s2.str.join(" ")
Run
0 lion elephant zebra
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
dtype: object
cat
Series.str.cat(sep, narep)|按照sep对数组进行合并(如果遇到nan，以narep替代)，注意该方法返回字符串
df
将Airline列合并成一个大的字符串,用空格间隔
df.Airline.str.cat(sep=" ")
Run
"KLM(!) <Air France> (12) (British Airways. ) 12. Air France "Swiss Air""
