1.字段抽取

• 根据已知列的开始与结束位置，抽取出新的列
• 字段截取函数slice(start, stop)
• slice()函数只能处理字符型数据
• start从0开始，取值范围前闭后开。

from pandas import read_csv
df = read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.6/data.csv'        
)
Out[65]: 
           tel
0  18922254812
1  13522255003
2  13422259938
3  18822256753
4  18922253721
5  13422259313
6  13822254373
7  13322252452
8  18922257681

#使用`astype()`函数将数据转换为str型，并重新赋给原值
df['tel'] = df['tel'].astype(str)
Out[68]: 
0    18922254812
1    13522255003
2    13422259938
3    18822256753
4    18922253721
5    13422259313
6    13822254373
7    13322252452
8    18922257681
Name: tel, dtype: object

#截取运营商数值
bands = df['tel'].str.slice(0, 3)
Out[70]: 
0    189
1    135
2    134
3    188
4    189
5    134
6    138
7    133
8    189
Name: tel, dtype: object

#截取地区数值
areas = df['tel'].str.slice(3, 7)
Out[72]: 
0    2225
1    2225
2    2225
3    2225
4    2225
5    2225
6    2225
7    2225
8    2225
Name: tel, dtype: object

#截取号码段数值
nums = df['tel'].str.slice(7, 11)
Out[74]: 
0    4812
1    5003
2    9938
3    6753
4    3721
5    9313
6    4373
7    2452
8    7681
Name: tel, dtype: object

#赋值回去，原值由Series转换为DataFrame，并生成新的三列
df['bands'] = bands
df['areas'] = areas
df['nums'] = nums
Out[76]: 
           tel bands areas  nums
0  18922254812   189  2225  4812
1  13522255003   135  2225  5003
2  13422259938   134  2225  9938
3  18822256753   188  2225  6753
4  18922253721   189  2225  3721
5  13422259313   134  2225  9313
6  13822254373   138  2225  4373
7  13322252452   133  2225  2452
8  18922257681   189  2225  7681

2.字段拆分

• 按固定的字符，拆分已有字符串
• 字段分隔函数split(sep, n, expand=False)

参数说明

• sep：用于分割的字符串
• n：分割为多少列，从0开始，如设置为0，即拆分为1列；如设置为1，则拆分为2列
• expand：是否展开为数据框，默认为False

expand返回值：

• 如expand为True，返回DataFrame
• 如expand为False，返回Series

from pandas import read_csv
df = read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.7/data.csv'
)

屏幕快照 2018-07-01 19.52.26.png

newDF = df['name'].str.split(' ', 1, True)
newDF.columns = ['band', 'name']

屏幕快照 2018-07-01 19.52.00.png

3.记录抽取

• 根据一定条件对数据进行抽取
• 记录抽取函数dataframe[condition]
• 参数说明：condition 过滤对条件
• 返回值：DataFrame
• 类似于Excel对过滤功能

3.1 记录抽取常用的条件类型

• 比较运算：> < >= <= !=
  例：df[df.comments>10]
• 范围运算：between(left, right) 取值范围前闭后闭
  例：df[df.comments.between(10, 100)]
• 空值匹配：pandas.isnull(column)
  例：df[pandas.isnull(df.title)]
• 字符匹配：str.contains(patten, na=False)
  例：df[df.title.str.contains('台电', na=False)]
• 逻辑运算：与(&) 或(|) 取反(not)
  例：df[(df.comments >= 10) & (df.comments <= 100)]

import pandas
df = pandas.read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.8/data.csv',
    sep = '|'  #分隔符是|
)

屏幕快照 2018-07-02 06.06.22.png

3.2 单条件

newDF = df[df.comments > 10000]

屏幕快照 2018-07-02 06.09.18.png

3.3 多条件

newDF = df[df.comments.between(1000, 10000)]

屏幕快照 2018-07-02 06.10.39.png

3.4 过滤空值所在行

newDF = df[pandas.isnull(df.title)]

屏幕快照 2018-07-02 06.11.48.png

3.5 过滤空值所在行后取反~

newDF = df[~pandas.isnull(df.title)]

屏幕快照 2018-07-02 06.19.15.png

3.6 根据关键字过滤

newDF = df[df.title.str.contains('台电', na=False)]

屏幕快照 2018-07-02 06.35.20.png

3.7 ~为取反

newDF = df[~df.title.str.contains('台电', na=False)]

屏幕快照 2018-07-02 06.35.47.png

3.8 组合逻辑条件

newDF = df[(df.comments >= 1000) & (df.comments <= 10000)]

屏幕快照 2018-07-02 06.36.41.png