处理文本数据#
文本数据类型#
在 pandas 中存储文本数据有两种方法
object-dtype NumPy 数组。StringDtype扩展类型。
我们建议使用 StringDtype 来存储文本数据。
在 pandas 1.0 之前，object 数据类型是唯一的选择。这有很多弊端。
你可能会不小心在一个
object数据类型数组中存储字符串和非字符串的混合。最好有一个专门的数据类型。object数据类型会破坏特定数据类型的操作，例如DataFrame.select_dtypes()。没有明确的方法来选择仅文本，同时排除非文本但仍然是对象数据类型的列。在阅读代码时，
object数据类型数组的内容不如'string'清晰。
目前，object 数据类型字符串数组和 arrays.StringArray 的性能大致相同。我们预计未来的增强将显著提高 StringArray 的性能并降低内存开销。
警告
StringArray 目前被认为是实验性的。实现和 API 的部分可能会在没有警告的情况下更改。
为了向后兼容，object 数据类型仍然是我们推断字符串列表的默认类型。
In [1]: pd.Series(["a", "b", "c"])
Out[1]:
0 a
1 b
2 c
dtype: object
要显式请求 string 数据类型，请指定 dtype
In [2]: pd.Series(["a", "b", "c"], dtype="string")
Out[2]:
0 a
1 b
2 c
dtype: string
In [3]: pd.Series(["a", "b", "c"], dtype=pd.StringDtype())
Out[3]:
0 a
1 b
2 c
dtype: string
或者在创建 Series 或 DataFrame 后使用 astype
In [4]: s = pd.Series(["a", "b", "c"])
In [5]: s
Out[5]:
0 a
1 b
2 c
dtype: object
In [6]: s.astype("string")
Out[6]:
0 a
1 b
2 c
dtype: string
您也可以使用 StringDtype/"string" 作为非字符串数据的 dtype，它将被转换为 string dtype
In [7]: s = pd.Series(["a", 2, np.nan], dtype="string")
In [8]: s
Out[8]:
0 a
1 2
2 <NA>
dtype: string
In [9]: type(s[1])
Out[9]: str
或从现有的 pandas 数据转换
In [10]: s1 = pd.Series([1, 2, np.nan], dtype="Int64")
In [11]: s1
Out[11]:
0 1
1 2
2 <NA>
dtype: Int64
In [12]: s2 = s1.astype("string")
In [13]: s2
Out[13]:
0 1
1 2
2 <NA>
dtype: string
In [14]: type(s2[0])
Out[14]: str
行为差异#
这些是 StringDtype 对象的行为与 object dtype 不同的地方
对于
StringDtype，字符串访问器方法 返回数值输出将始终返回可空整数 dtype，而不是根据 NA 值的存在返回 int 或 float dtype。返回布尔输出的方法将返回可空布尔 dtype。In [15]: s = pd.Series(["a", None, "b"], dtype="string") In [16]: s Out[16]: 0 a 1 <NA> 2 b dtype: string In [17]: s.str.count("a") Out[17]: 0 1 1 <NA> 2 0 dtype: Int64 In [18]: s.dropna().str.count("a") Out[18]: 0 1 2 0 dtype: Int64
两种输出都是
Int64dtype。将其与 object-dtype 进行比较In [19]: s2 = pd.Series(["a", None, "b"], dtype="object") In [20]: s2.str.count("a") Out[20]: 0 1.0 1 NaN 2 0.0 dtype: float64 In [21]: s2.dropna().str.count("a") Out[21]: 0 1 2 0 dtype: int64
当存在 NA 值时，输出 dtype 为 float64。返回布尔值的函数也类似。
In [22]: s.str.isdigit() Out[22]: 0 False 1 <NA> 2 False dtype: boolean In [23]: s.str.match("a") Out[23]: 0 True 1 <NA> 2 False dtype: boolean
一些字符串方法，如
Series.str.decode()在StringArray上不可用，因为StringArray只保存字符串，不保存字节。在比较操作中，
arrays.StringArray和Series由StringArray支持将返回一个具有BooleanDtype的对象，而不是一个booldtype 对象。StringArray中的缺失值将在比较操作中传播，而不是像numpy.nan一样始终比较不相等。
本文档其余部分中提到的所有内容都同样适用于 string 和 object 数据类型。
字符串方法#
Series 和 Index 配备了一组字符串处理方法，可以轻松地对数组的每个元素进行操作。最重要的是，这些方法会自动排除缺失/NA 值。这些方法可以通过 str 属性访问，并且通常与等效的（标量）内置字符串方法具有相同的名称。
In [24]: s = pd.Series(
....: ["A", "B", "C", "Aaba", "Baca", np.nan, "CABA", "dog", "cat"], dtype="string"
....: )
....:
In [25]: s.str.lower()
Out[25]:
0 a
1 b
2 c
3 aaba
4 baca
5 <NA>
6 caba
7 dog
8 cat
dtype: string
In [26]: s.str.upper()
Out[26]:
0 A
1 B
2 C
3 AABA
4 BACA
5 <NA>
6 CABA
7 DOG
8 CAT
dtype: string
In [27]: s.str.len()
Out[27]:
0 1
1 1
2 1
3 4
4 4
5 <NA>
6 4
7 3
8 3
dtype: Int64
In [28]: idx = pd.Index([" jack", "jill ", " jesse ", "frank"])
In [29]: idx.str.strip()
Out[29]: Index(['jack', 'jill', 'jesse', 'frank'], dtype='object')
In [30]: idx.str.lstrip()
Out[30]: Index(['jack', 'jill ', 'jesse ', 'frank'], dtype='object')
In [31]: idx.str.rstrip()
Out[31]: Index([' jack', 'jill', ' jesse', 'frank'], dtype='object')
Index 上的字符串方法对于清理或转换 DataFrame 列特别有用。例如，您可能拥有包含前导或尾随空格的列。
In [32]: df = pd.DataFrame(
....: np.random.randn(3, 2), columns=[" Column A ", " Column B "], index=range(3)
....: )
....:
In [33]: df
Out[33]:
Column A Column B
0 0.469112 -0.282863
1 -1.509059 -1.135632
2 1.212112 -0.173215
由于 df.columns 是一个 Index 对象，我们可以使用 .str 访问器。
In [34]: df.columns.str.strip()
Out[34]: Index(['Column A', 'Column B'], dtype='object')
In [35]: df.columns.str.lower()
Out[35]: Index([' column a ', ' column b '], dtype='object')
然后可以使用这些字符串方法根据需要清理列。这里我们删除了前导和尾随空格，将所有名称转换为小写，并将任何剩余的空格替换为下划线。
In [36]: df.columns = df.columns.str.strip().str.lower().str.replace(" ", "_")
In [37]: df
Out[37]:
column_a column_b
0 0.469112 -0.282863
1 -1.509059 -1.135632
2 1.212112 -0.173215
注意
如果您有一个 Series，其中许多元素重复（即 Series 中唯一元素的数量远小于 Series 的长度），将原始 Series 转换为 category 类型，然后使用 .str.<method> 或 .dt.<property> 可能更快。性能差异来自以下事实：对于 category 类型的 Series，字符串操作是在 .categories 上执行的，而不是在 Series 的每个元素上执行的。
请注意，类型为 category 且字符串为 .categories 的 Series 与类型为字符串的 Series 相比有一些限制（例如，您不能将字符串相互添加：s + " " + s 如果 s 是类型为 category 的 Series 则不起作用）。此外，在这样的 Series 上不可使用对类型为 list 的元素进行操作的 .str 方法。
警告
Series 的类型是推断出来的，允许的类型（即字符串）。
一般来说，.str 访问器仅用于处理字符串。除极少数例外情况外，不支持其他用途，并且可能在以后的某个时间点被禁用。
拆分和替换字符串#
像 split 这样的方法返回一个列表类型的 Series
In [38]: s2 = pd.Series(["a_b_c", "c_d_e", np.nan, "f_g_h"], dtype="string")
In [39]: s2.str.split("_")
Out[39]:
0 [a, b, c]
1 [c, d, e]
2 <NA>
3 [f, g, h]
dtype: object
可以使用 get 或 [] 符号访问拆分列表中的元素
In [40]: s2.str.split("_").str.get(1)
Out[40]:
0 b
1 d
2 <NA>
3 g
dtype: object
In [41]: s2.str.split("_").str[1]
Out[41]:
0 b
1 d
2 <NA>
3 g
dtype: object
使用 expand 将其扩展为返回 DataFrame 很容易。
In [42]: s2.str.split("_", expand=True)
Out[42]:
0 1 2
0 a b c
1 c d e
2 <NA> <NA> <NA>
3 f g h
当原始 Series 具有 StringDtype 时，输出列也将全部为 StringDtype。
也可以限制拆分的次数。
In [43]: s2.str.split("_", expand=True, n=1)
Out[43]:
0 1
0 a b_c
1 c d_e
2 <NA> <NA>
3 f g_h
rsplit 与 split 类似，但它以相反的方向工作，即从字符串的末尾到字符串的开头。
In [44]: s2.str.rsplit("_", expand=True, n=1)
Out[44]:
0 1
0 a_b c
1 c_d e
2 <NA> <NA>
3 f_g h
replace 可选地使用 正则表达式
In [45]: s3 = pd.Series(
....: ["A", "B", "C", "Aaba", "Baca", "", np.nan, "CABA", "dog", "cat"],
....: dtype="string",
....: )
....:
In [46]: s3
Out[46]:
0 A
1 B
2 C
3 Aaba
4 Baca
5
6 <NA>
7 CABA
8 dog
9 cat
dtype: string
In [47]: s3.str.replace("^.a|dog", "XX-XX ", case=False, regex=True)
Out[47]:
0 A
1 B
2 C
3 XX-XX ba
4 XX-XX ca
5
6 <NA>
7 XX-XX BA
8 XX-XX
9 XX-XX t
dtype: string
在版本 2.0 中更改。
带有 regex=True 的单个字符模式也将被视为正则表达式。
In [48]: s4 = pd.Series(["a.b", ".", "b", np.nan, ""], dtype="string")
In [49]: s4
Out[49]:
0 a.b
1 .
2 b
3 <NA>
4
dtype: string
In [50]: s4.str.replace(".", "a", regex=True)
Out[50]:
0 aaa
1 a
2 a
3 <NA>
4
dtype: string
如果您想要对字符串进行字面替换（等效于 str.replace()），您可以将可选的 regex 参数设置为 False，而不是对每个字符进行转义。在这种情况下，pat 和 repl 都必须是字符串。
In [51]: dollars = pd.Series(["12", "-$10", "$10,000"], dtype="string")
# These lines are equivalent
In [52]: dollars.str.replace(r"-\$", "-", regex=True)
Out[52]:
0 12
1 -10
2 $10,000
dtype: string
In [53]: dollars.str.replace("-$", "-", regex=False)
Out[53]:
0 12
1 -10
2 $10,000
dtype: string
replace 方法还可以接受可调用对象作为替换。它使用 re.sub() 对每个 pat 进行调用。可调用对象应期望一个位置参数（一个正则表达式对象）并返回一个字符串。
# Reverse every lowercase alphabetic word
In [54]: pat = r"[a-z]+"
In [55]: def repl(m):
....: return m.group(0)[::-1]
....:
In [56]: pd.Series(["foo 123", "bar baz", np.nan], dtype="string").str.replace(
....: pat, repl, regex=True
....: )
....:
Out[56]:
0 oof 123
1 rab zab
2 <NA>
dtype: string
# Using regex groups
In [57]: pat = r"(?P<one>\w+) (?P<two>\w+) (?P<three>\w+)"
In [58]: def repl(m):
....: return m.group("two").swapcase()
....:
In [59]: pd.Series(["Foo Bar Baz", np.nan], dtype="string").str.replace(
....: pat, repl, regex=True
....: )
....:
Out[59]:
0 bAR
1 <NA>
dtype: string
replace 方法还接受来自 re.compile() 的已编译正则表达式对象作为模式。所有标志都应包含在已编译的正则表达式对象中。
In [60]: import re
In [61]: regex_pat = re.compile(r"^.a|dog", flags=re.IGNORECASE)
In [62]: s3.str.replace(regex_pat, "XX-XX ", regex=True)
Out[62]:
0 A
1 B
2 C
3 XX-XX ba
4 XX-XX ca
5
6 <NA>
7 XX-XX BA
8 XX-XX
9 XX-XX t
dtype: string
在使用已编译的正则表达式对象调用 replace 时，如果包含 flags 参数，将会引发 ValueError 错误。
In [63]: s3.str.replace(regex_pat, 'XX-XX ', flags=re.IGNORECASE)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError: case and flags cannot be set when pat is a compiled regex
removeprefix 和 removesuffix 的效果与 Python 3.9 中添加的 str.removeprefix 和 str.removesuffix 相同 <https://docs.pythonlang.cn/3/library/stdtypes.html#str.removeprefix>`__
版本 1.4.0 中的新增功能。
In [64]: s = pd.Series(["str_foo", "str_bar", "no_prefix"])
In [65]: s.str.removeprefix("str_")
Out[65]:
0 foo
1 bar
2 no_prefix
dtype: object
In [66]: s = pd.Series(["foo_str", "bar_str", "no_suffix"])
In [67]: s.str.removesuffix("_str")
Out[67]:
0 foo
1 bar
2 no_suffix
dtype: object
连接#
有几种方法可以连接 Series 或 Index，无论是与自身还是与其他对象连接，所有方法都基于 cat()，或者 Index.str.cat。
将单个 Series 连接成字符串#
可以连接 Series（或 Index）的内容
In [68]: s = pd.Series(["a", "b", "c", "d"], dtype="string")
In [69]: s.str.cat(sep=",")
Out[69]: 'a,b,c,d'
如果未指定，分隔符的关键字 sep 默认为空字符串，sep=''
In [70]: s.str.cat()
Out[70]: 'abcd'
默认情况下，缺失值会被忽略。使用 na_rep，可以为它们指定一个表示形式
In [71]: t = pd.Series(["a", "b", np.nan, "d"], dtype="string")
In [72]: t.str.cat(sep=",")
Out[72]: 'a,b,d'
In [73]: t.str.cat(sep=",", na_rep="-")
Out[73]: 'a,b,-,d'
将 Series 和类似列表的对象连接成 Series#
cat() 的第一个参数可以是类似列表的对象，前提是它与调用 Series（或 Index）的长度匹配。
In [74]: s.str.cat(["A", "B", "C", "D"])
Out[74]:
0 aA
1 bB
2 cC
3 dD
dtype: string
除非指定了 na_rep，否则任一方的缺失值都会导致结果中出现缺失值。
In [75]: s.str.cat(t)
Out[75]:
0 aa
1 bb
2 <NA>
3 dd
dtype: string
In [76]: s.str.cat(t, na_rep="-")
Out[76]:
0 aa
1 bb
2 c-
3 dd
dtype: string
将 Series 和类似数组的对象连接成 Series#
参数 others 也可以是二维的。在这种情况下，行数必须与调用 Series（或 Index）的长度匹配。
In [77]: d = pd.concat([t, s], axis=1)
In [78]: s
Out[78]:
0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: string
In [79]: d
Out[79]:
0 1
0 a a
1 b b
2 <NA> c
3 d d
In [80]: s.str.cat(d, na_rep="-")
Out[80]:
0 aaa
1 bbb
2 c-c
3 ddd
dtype: string
将 Series 和索引对象连接成 Series，并进行对齐#
对于与 Series 或 DataFrame 的连接，可以通过设置 join 关键字在连接之前对索引进行对齐。
In [81]: u = pd.Series(["b", "d", "a", "c"], index=[1, 3, 0, 2], dtype="string")
In [82]: s
Out[82]:
0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: string
In [83]: u
Out[83]:
1 b
3 d
0 a
2 c
dtype: string
In [84]: s.str.cat(u)
Out[84]:
0 aa
1 bb
2 cc
3 dd
dtype: string
In [85]: s.str.cat(u, join="left")
Out[85]:
0 aa
1 bb
2 cc
3 dd
dtype: string
对于 join，可以使用常见的选项（其中之一为 'left', 'outer', 'inner', 'right'）。特别是，对齐也意味着不同的长度不再需要一致。
In [86]: v = pd.Series(["z", "a", "b", "d", "e"], index=[-1, 0, 1, 3, 4], dtype="string")
In [87]: s
Out[87]:
0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: string
In [88]: v
Out[88]:
-1 z
0 a
1 b
3 d
4 e
dtype: string
In [89]: s.str.cat(v, join="left", na_rep="-")
Out[89]:
0 aa
1 bb
2 c-
3 dd
dtype: string
In [90]: s.str.cat(v, join="outer", na_rep="-")
Out[90]:
-1 -z
0 aa
1 bb
2 c-
3 dd
4 -e
dtype: string
当 others 为 DataFrame 时，可以使用相同的对齐方式。
In [91]: f = d.loc[[3, 2, 1, 0], :]
In [92]: s
Out[92]:
0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: string
In [93]: f
Out[93]:
0 1
3 d d
2 <NA> c
1 b b
0 a a
In [94]: s.str.cat(f, join="left", na_rep="-")
Out[94]:
0 aaa
1 bbb
2 c-c
3 ddd
dtype: string
将 Series 和多个对象连接成 Series#
可以将多个类似数组的项目（具体来说：Series、Index 和 np.ndarray 的一维变体）组合到类似列表的容器中（包括迭代器、dict 视图等）。
In [95]: s
Out[95]:
0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: string
In [96]: u
Out[96]:
1 b
3 d
0 a
2 c
dtype: string
In [97]: s.str.cat([u, u.to_numpy()], join="left")
Out[97]:
0 aab
1 bbd
2 cca
3 ddc
dtype: string
传递的类似列表中所有没有索引的元素（例如 np.ndarray）的长度必须与调用 Series（或 Index）匹配，但 Series 和 Index 可以具有任意长度（只要没有使用 join=None 禁用对齐）。
In [98]: v
Out[98]:
-1 z
0 a
1 b
3 d
4 e
dtype: string
In [99]: s.str.cat([v, u, u.to_numpy()], join="outer", na_rep="-")
Out[99]:
-1 -z--
0 aaab
1 bbbd
2 c-ca
3 dddc
4 -e--
dtype: string
如果对包含不同索引的 others 的类似列表使用 join='right'，则将使用这些索引的并集作为最终连接的基础。
In [100]: u.loc[[3]]
Out[100]:
3 d
dtype: string
In [101]: v.loc[[-1, 0]]
Out[101]:
-1 z
0 a
dtype: string
In [102]: s.str.cat([u.loc[[3]], v.loc[[-1, 0]]], join="right", na_rep="-")
Out[102]:
3 dd-
-1 --z
0 a-a
dtype: string
使用 .str 进行索引#
可以使用 [] 符号直接按位置索引。如果索引超出字符串的末尾，结果将为 NaN。
In [103]: s = pd.Series(
.....: ["A", "B", "C", "Aaba", "Baca", np.nan, "CABA", "dog", "cat"], dtype="string"
.....: )
.....:
In [104]: s.str[0]
Out[104]:
0 A
1 B
2 C
3 A
4 B
5 <NA>
6 C
7 d
8 c
dtype: string
In [105]: s.str[1]
Out[105]:
0 <NA>
1 <NA>
2 <NA>
3 a
4 a
5 <NA>
6 A
7 o
8 a
dtype: string
提取子字符串#
提取每个主题中的第一个匹配项（提取）#
extract 方法接受至少包含一个捕获组的 正则表达式。
提取包含多个分组的正则表达式将返回一个 DataFrame，每个分组对应一列。
In [106]: pd.Series(
.....: ["a1", "b2", "c3"],
.....: dtype="string",
.....: ).str.extract(r"([ab])(\d)", expand=False)
.....:
Out[106]:
0 1
0 a 1
1 b 2
2 <NA> <NA>
不匹配的元素将返回一行，其中填充为 NaN。因此，可以将杂乱无章的字符串 Series “转换为”具有相同索引的 Series 或 DataFrame，其中包含清理后的或更有用的字符串，而无需使用 get() 访问元组或 re.match 对象。结果的 dtype 始终为 object，即使没有找到匹配项并且结果仅包含 NaN。
也可以使用命名分组，例如
In [107]: pd.Series(["a1", "b2", "c3"], dtype="string").str.extract(
.....: r"(?P<letter>[ab])(?P<digit>\d)", expand=False
.....: )
.....:
Out[107]:
letter digit
0 a 1
1 b 2
2 <NA> <NA>
以及可选分组，例如
In [108]: pd.Series(
.....: ["a1", "b2", "3"],
.....: dtype="string",
.....: ).str.extract(r"([ab])?(\d)", expand=False)
.....:
Out[108]:
0 1
0 a 1
1 b 2
2 <NA> 3
请注意，正则表达式中的任何捕获组名称都将用作列名；否则将使用捕获组编号。
提取包含一个分组的正则表达式将返回一个 DataFrame，如果 expand=True。
In [109]: pd.Series(["a1", "b2", "c3"], dtype="string").str.extract(r"[ab](\d)", expand=True)
Out[109]:
0
0 1
1 2
2 <NA>
如果 expand=False，则返回一个 Series。
In [110]: pd.Series(["a1", "b2", "c3"], dtype="string").str.extract(r"[ab](\d)", expand=False)
Out[110]:
0 1
1 2
2 <NA>
dtype: string
在 Index 上调用具有一个捕获组的正则表达式将返回一个 DataFrame，如果 expand=True。
In [111]: s = pd.Series(["a1", "b2", "c3"], ["A11", "B22", "C33"], dtype="string")
In [112]: s
Out[112]:
A11 a1
B22 b2
C33 c3
dtype: string
In [113]: s.index.str.extract("(?P<letter>[a-zA-Z])", expand=True)
Out[113]:
letter
0 A
1 B
2 C
如果 expand=False，则返回一个 Index。
In [114]: s.index.str.extract("(?P<letter>[a-zA-Z])", expand=False)
Out[114]: Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object', name='letter')
在 Index 上调用具有多个捕获组的正则表达式将返回一个 DataFrame，如果 expand=True。
In [115]: s.index.str.extract("(?P<letter>[a-zA-Z])([0-9]+)", expand=True)
Out[115]:
letter 1
0 A 11
1 B 22
2 C 33
如果 expand=False，则会引发 ValueError。
In [116]: s.index.str.extract("(?P<letter>[a-zA-Z])([0-9]+)", expand=False)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
Cell In[116], line 1
----> 1 s.index.str.extract("(?P<letter>[a-zA-Z])([0-9]+)", expand=False)
File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/strings/accessor.py:137, in forbid_nonstring_types.<locals>._forbid_nonstring_types.<locals>.wrapper(self, *args, **kwargs)
132 msg = (
133 f"Cannot use .str.{func_name} with values of "
134 f"inferred dtype '{self._inferred_dtype}'."
135 )
136 raise TypeError(msg)
--> 137 return func(self, *args, **kwargs)
File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/strings/accessor.py:2743, in StringMethods.extract(self, pat, flags, expand)
2740 raise ValueError("pattern contains no capture groups")
2742 if not expand and regex.groups > 1 and isinstance(self._data, ABCIndex):
-> 2743 raise ValueError("only one regex group is supported with Index")
2745 obj = self._data
2746 result_dtype = _result_dtype(obj)
ValueError: only one regex group is supported with Index
下表总结了 extract(expand=False) 的行为（第一列中的输入主题，第一行中的正则表达式中的分组数）
1 个分组 |
>1 个分组 |
|
Index |
Index |
ValueError |
Series |
Series |
DataFrame |
提取每个主题中的所有匹配项（extractall）#
与 extract（仅返回第一个匹配项）不同，
In [117]: s = pd.Series(["a1a2", "b1", "c1"], index=["A", "B", "C"], dtype="string")
In [118]: s
Out[118]:
A a1a2
B b1
C c1
dtype: string
In [119]: two_groups = "(?P<letter>[a-z])(?P<digit>[0-9])"
In [120]: s.str.extract(two_groups, expand=True)
Out[120]:
letter digit
A a 1
B b 1
C c 1
extractall 方法返回所有匹配项。 extractall 的结果始终是 DataFrame，其行具有 MultiIndex。 MultiIndex 的最后一级名为 match，表示主题中的顺序。
In [121]: s.str.extractall(two_groups)
Out[121]:
letter digit
match
A 0 a 1
1 a 2
B 0 b 1
C 0 c 1
当 Series 中的每个主题字符串恰好有一个匹配项时，
In [122]: s = pd.Series(["a3", "b3", "c2"], dtype="string")
In [123]: s
Out[123]:
0 a3
1 b3
2 c2
dtype: string
则 extractall(pat).xs(0, level='match') 给出的结果与 extract(pat) 相同。
In [124]: extract_result = s.str.extract(two_groups, expand=True)
In [125]: extract_result
Out[125]:
letter digit
0 a 3
1 b 3
2 c 2
In [126]: extractall_result = s.str.extractall(two_groups)
In [127]: extractall_result
Out[127]:
letter digit
match
0 0 a 3
1 0 b 3
2 0 c 2
In [128]: extractall_result.xs(0, level="match")
Out[128]:
letter digit
0 a 3
1 b 3
2 c 2
Index 也支持 .str.extractall。它返回一个 DataFrame，其结果与具有默认索引（从 0 开始）的 Series.str.extractall 相同。
In [129]: pd.Index(["a1a2", "b1", "c1"]).str.extractall(two_groups)
Out[129]:
letter digit
match
0 0 a 1
1 a 2
1 0 b 1
2 0 c 1
In [130]: pd.Series(["a1a2", "b1", "c1"], dtype="string").str.extractall(two_groups)
Out[130]:
letter digit
match
0 0 a 1
1 a 2
1 0 b 1
2 0 c 1
测试匹配或包含模式的字符串#
您可以检查元素是否包含模式
In [131]: pattern = r"[0-9][a-z]"
In [132]: pd.Series(
.....: ["1", "2", "3a", "3b", "03c", "4dx"],
.....: dtype="string",
.....: ).str.contains(pattern)
.....:
Out[132]:
0 False
1 False
2 True
3 True
4 True
5 True
dtype: boolean
或者元素是否匹配模式
In [133]: pd.Series(
.....: ["1", "2", "3a", "3b", "03c", "4dx"],
.....: dtype="string",
.....: ).str.match(pattern)
.....:
Out[133]:
0 False
1 False
2 True
3 True
4 False
5 True
dtype: boolean
In [134]: pd.Series(
.....: ["1", "2", "3a", "3b", "03c", "4dx"],
.....: dtype="string",
.....: ).str.fullmatch(pattern)
.....:
Out[134]:
0 False
1 False
2 True
3 True
4 False
5 False
dtype: boolean
注意
match、fullmatch 和 contains 之间的区别在于严格性：fullmatch 测试整个字符串是否与正则表达式匹配；match 测试正则表达式是否在字符串的第一个字符处开始匹配；contains 测试正则表达式是否在字符串中的任何位置匹配。
re 包中对应于这三种匹配模式的函数分别是 re.fullmatch、re.match 和 re.search。
像 match、fullmatch、contains、startswith 和 endswith 这样的方法接受一个额外的 na 参数，以便可以将缺失值视为 True 或 False
In [135]: s4 = pd.Series(
.....: ["A", "B", "C", "Aaba", "Baca", np.nan, "CABA", "dog", "cat"], dtype="string"
.....: )
.....:
In [136]: s4.str.contains("A", na=False)
Out[136]:
0 True
1 False
2 False
3 True
4 False
5 False
6 True
7 False
8 False
dtype: boolean
创建指示变量#
您可以从字符串列中提取虚拟变量。例如，如果它们用 '|' 分隔
In [137]: s = pd.Series(["a", "a|b", np.nan, "a|c"], dtype="string")
In [138]: s.str.get_dummies(sep="|")
Out[138]:
a b c
0 1 0 0
1 1 1 0
2 0 0 0
3 1 0 1
字符串 Index 也支持 get_dummies，它返回一个 MultiIndex。
In [139]: idx = pd.Index(["a", "a|b", np.nan, "a|c"])
In [140]: idx.str.get_dummies(sep="|")
Out[140]:
MultiIndex([(1, 0, 0),
(1, 1, 0),
(0, 0, 0),
(1, 0, 1)],
names=['a', 'b', 'c'])
另请参阅 get_dummies()。
方法摘要#
方法 |
描述 |
|---|---|
连接字符串 |
|
根据分隔符拆分字符串 |
|
根据分隔符拆分字符串，从字符串末尾开始 |
|
索引到每个元素（检索第 i 个元素） |
|
使用传递的分隔符连接 Series 中每个元素的字符串 |
|
根据分隔符拆分字符串，返回包含虚拟变量的 DataFrame |
|
如果每个字符串包含模式/正则表达式，则返回布尔数组 |
|
用其他字符串或给定事件的调用函数的返回值替换模式/正则表达式/字符串的出现 |
|
从字符串中删除前缀，即仅在字符串以前缀开头时删除。 |
|
从字符串中删除后缀，即仅在字符串以后缀结尾时删除。 |
|
重复值（ |
|
在字符串的左侧、右侧或两侧添加空格 |
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等效于 |
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等效于 |
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等效于 |
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等效于 |
|
将长字符串拆分为长度小于给定宽度的行 |
|
切片 Series 中的每个字符串 |
|
用传递的值替换每个字符串中的切片 |
|
计算模式出现的次数 |
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等效于每个元素的 |
|
等效于每个元素的 |
|
计算每个字符串中模式/正则表达式的所有出现次数的列表 |
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对每个元素调用 |
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对每个元素调用 |
|
对每个元素调用 |
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计算字符串长度 |
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返回 Unicode 规范形式。等效于 |
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