In [1]: import pandas as pd
- 泰坦尼克号数据
本教程使用泰坦尼克号数据集，以 CSV 格式存储。数据包含以下数据列
PassengerId: 每位乘客的 ID。
Survived: 指示乘客是否幸存。
0表示是，1表示否。Pclass: 3 种船票等级之一：
1等舱、2等舱和3等舱。Name: 乘客姓名。
Sex: 乘客性别。
Age: 乘客年龄（岁）。
SibSp: 同船的兄弟姐妹或配偶人数。
Parch: 同船的父母或子女人数。
Ticket: 乘客船票号。
Fare: 票价。
Cabin: 乘客舱位号。
Embarked: 登船港口。
In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns]
如何操作文本数据#
将所有姓名字符转换为小写。
In [4]: titanic["Name"].str.lower() Out[4]: 0 braund, mr. owen harris 1 cumings, mrs. john bradley (florence briggs th... 2 heikkinen, miss. laina 3 futrelle, mrs. jacques heath (lily may peel) 4 allen, mr. william henry ... 886 montvila, rev. juozas 887 graham, miss. margaret edith 888 johnston, miss. catherine helen "carrie" 889 behr, mr. karl howell 890 dooley, mr. patrick Name: Name, Length: 891, dtype: object
要将
Name列中的每个字符串转换为小写，请选择Name列（参见数据选择教程），添加str访问器并应用lower方法。这样，每个字符串都会按元素进行转换。
与时间序列教程中拥有 dt 访问器的日期时间对象类似，在使用 str 访问器时，可以使用许多专门的字符串方法。这些方法通常与单个元素的等效内置字符串方法名称匹配，但会按元素（还记得按元素计算吗？）应用于列中的每个值。
通过提取逗号之前的部分，创建一个新列
Surname，其中包含乘客的姓氏。In [5]: titanic["Name"].str.split(",") Out[5]: 0 [Braund, Mr. Owen Harris] 1 [Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs ... 2 [Heikkinen, Miss. Laina] 3 [Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)] 4 [Allen, Mr. William Henry] ... 886 [Montvila, Rev. Juozas] 887 [Graham, Miss. Margaret Edith] 888 [Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"] 889 [Behr, Mr. Karl Howell] 890 [Dooley, Mr. Patrick] Name: Name, Length: 891, dtype: object
使用
Series.str.split()方法，每个值都将作为包含 2 个元素的列表返回。第一个元素是逗号之前的部分，第二个元素是逗号之后的部分。In [6]: titanic["Surname"] = titanic["Name"].str.split(",").str.get(0) In [7]: titanic["Surname"] Out[7]: 0 Braund 1 Cumings 2 Heikkinen 3 Futrelle 4 Allen ... 886 Montvila 887 Graham 888 Johnston 889 Behr 890 Dooley Name: Surname, Length: 891, dtype: object
由于我们只对代表姓氏的第一部分（元素 0）感兴趣，我们可以再次使用
str访问器并应用Series.str.get()来提取相关部分。实际上，这些字符串函数可以连接起来，一次性组合多个函数！
有关提取字符串部分的更多信息，请参阅用户指南中关于拆分和替换字符串的部分。
提取泰坦尼克号上女伯爵的乘客数据。
In [8]: titanic["Name"].str.contains("Countess") Out[8]: 0 False 1 False 2 False 3 False 4 False ... 886 False 887 False 888 False 889 False 890 False Name: Name, Length: 891, dtype: bool
In [9]: titanic[titanic["Name"].str.contains("Countess")] Out[9]: PassengerId Survived Pclass ... Cabin Embarked Surname 759 760 1 1 ... B77 S Rothes [1 rows x 13 columns]
(对她的故事感兴趣？请看 维基百科！)
字符串方法
Series.str.contains()检查Name列中的每个值是否包含单词Countess，并为每个值返回True（Countess是姓名的一部分）或False（Countess不是姓名的一部分）。此输出可用于使用数据子集教程中引入的条件（布尔）索引来子选择数据。由于泰坦尼克号上只有一位女伯爵，我们得到了一行结果。
注意
字符串支持更强大的提取功能，因为 Series.str.contains() 和 Series.str.extract() 方法接受正则表达式，但这超出了本教程的范围。
有关提取字符串部分的更多信息，请参阅用户指南中关于字符串匹配和提取的部分。
泰坦尼克号上哪位乘客的名字最长？
In [10]: titanic["Name"].str.len() Out[10]: 0 23 1 51 2 22 3 44 4 24 .. 886 21 887 28 888 40 889 21 890 19 Name: Name, Length: 891, dtype: int64
要获取最长的名字，我们首先需要获取
Name列中每个名字的长度。通过使用 pandas 字符串方法，Series.str.len()函数将单独应用于每个名字（按元素）。In [11]: titanic["Name"].str.len().idxmax() Out[11]: 307
接下来，我们需要获取表格中名字长度最长的对应位置，最好是索引标签。
idxmax()方法正是为此而生。它不是字符串方法，而是应用于整数，因此不需要使用str。In [12]: titanic.loc[titanic["Name"].str.len().idxmax(), "Name"] Out[12]: 'Penasco y Castellana, Mrs. Victor de Satode (Maria Josefa Perez de Soto y Vallejo)'
根据行索引名称（
307）和列（Name），我们可以使用子集化教程中引入的loc运算符进行选择。
在“Sex”列中，将“male”的值替换为“M”，将“female”的值替换为“F”。
In [13]: titanic["Sex_short"] = titanic["Sex"].replace({"male": "M", "female": "F"}) In [14]: titanic["Sex_short"] Out[14]: 0 M 1 F 2 F 3 F 4 M .. 886 M 887 F 888 F 889 M 890 M Name: Sex_short, Length: 891, dtype: object
虽然
replace()不是字符串方法，但它提供了一种方便的方式，可以使用映射或词汇表来转换特定值。它需要一个dictionary来定义映射{from : to}。
警告
还有一个 replace() 方法可用于替换特定的字符集。但是，当有多个值的映射时，这将变得
titanic["Sex_short"] = titanic["Sex"].str.replace("female", "F")
titanic["Sex_short"] = titanic["Sex_short"].str.replace("male", "M")
这将变得繁琐且容易出错。想象一下（或者自己尝试一下），如果这两个语句以相反的顺序应用会发生什么……
记住
字符串方法通过
str访问器可用。字符串方法按元素工作，可用于条件索引。
replace方法是一种根据给定字典转换值的便捷方法。
在用户指南中关于处理文本数据的页面中提供了完整概述。