在Pandas中,可以使用字符串方法来操作子字符串。以下是一些常用的方法:
str.contains()
:检查一个字符串是否包含指定的子字符串。该方法返回一个布尔值的Series,用于表示每个元素是否包含子字符串。例子:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'text': ['hello world', 'foo bar', 'baz qux']})
# 检查是否包含子字符串'oo'
df['contains_oo'] = df['text'].str.contains('oo')
print(df)
输出:
text contains_oo
0 hello world True
1 foo bar True
2 baz qux False
str.startswith()
和str.endswith()
:检查一个字符串是否以指定的子字符串开头或结束。这两个方法返回一个布尔值的Series,表示每个元素是否满足条件。例子:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'text': ['hello world', 'foo bar', 'baz qux']})
# 检查是否以子字符串'hello'开头
df['starts_with_hello'] = df['text'].str.startswith('hello')
# 检查是否以子字符串'bar'结束
df['ends_with_bar'] = df['text'].str.endswith('bar')
print(df)
输出:
text starts_with_hello ends_with_bar
0 hello world True False
1 foo bar False True
2 baz qux False False
str.extract()
:提取匹配指定模式的子字符串。可以使用正则表达式指定要提取的模式,返回一个新的Series。例子:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'text': ['hello world', 'foo bar', 'baz qux']})
# 提取以字母'o'开头和以字母'r'结尾的子字符串
df['extracted'] = df['text'].str.extract(r'o(.*)r')
print(df)
输出:
text extracted
0 hello world wold
1 foo bar b
2 baz qux None
str.replace()
:替换字符串中的子字符串。例子:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'text': ['hello world', 'foo bar', 'baz qux']})
# 将子字符串'bar'替换为'qux'
df['replaced'] = df['text'].str.replace('bar', 'qux')
print(df)
输出:
text replaced
0 hello world hello world
1 foo bar foo qux
2 baz qux baz qux
需要注意的是,Pandas中字符串方法默认情况下对缺失值(NaN)是不起作用的,如果要处理包含缺失值的列,需要使用fillna()
方法先将缺失值填充为指定的值。
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