DataWhale组队学习之文本数据

参考datawhale开源组织:https://datawhalechina.github.io/joyful-pandas/build/html/%E7%9B%AE%E5%BD%95/ch8.html
第八章 文本数据

In [1]: import numpy as np

In [2]: import pandas as pd

一、str对象

1. str对象的设计意图
   str 对象是定义在 Index 或 Series 上的属性，专门用于逐元素处理文本内容，其内部定义了大量方法，因此对一个序列进行文本处理，首先需要获取其 str 对象。在Python标准库中也有 str 模块，为了使用上的便利，有许多函数的用法 pandas 照搬了它的设计，例如字母转为大写的操作：

In [3]: var = 'abcd'

In [4]: str.upper(var) # Python内置str模块
Out[4]: 'ABCD'

In [5]: s = pd.Series(['abcd', 'efg', 'hi'])

In [6]: s.str
Out[6]: <pandas.core.strings.accessor.StringMethods at 0x1ebfe3132c8>

In [7]: s.str.upper() # pandas中str对象上的upper方法
Out[7]: 
0    ABCD
1     EFG
2      HI
dtype: object

根据文档 API 材料，在 pandas 的50个 str 对象方法中，有31个是和标准库中的 str 模块方法同名且功能一致，这为批量处理序列提供了有力的工具。

2. []索引器
   对于 str 对象而言，可理解为其对字符串进行了序列化的操作，例如在一般的字符串中，通过 [] 可以取出某个位置的元素：

In [8]: var[0]
Out[8]: 'a'

同时也能通过切片得到子串：

In [9]: var[-1: 0: -2]
Out[9]: 'db'

通过对 str 对象使用 [] 索引器，可以完成完全一致的功能，并且如果超出范围则返回缺失值：

In [10]: s.str[0]
Out[10]: 
0    a
1    e
2    h
dtype: object

In [11]: s.str[-1: 0: -2]
Out[11]: 
0    db
1     g
2     i
dtype: object

In [12]: s.str[2]
Out[12]: 
0      c
1      g
2    NaN
dtype: object

3. string类型
   在上一章提到，从 pandas 的 1.0.0 版本开始，引入了 string 类型，其引入的动机在于：原来所有的字符串类型都会以 object 类型的 Series 进行存储，但 object 类型只应当存储混合类型，例如同时存储浮点、字符串、字典、列表、自定义类型等，因此字符串有必要同数值型或 category 一样，具有自己的数据存放类型，从而引入了 string 类型。

总体上说，绝大多数对于 object 和 string 类型的序列使用 str 对象方法产生的结果是一致，但是在下面提到的两点上有较大差异：

首先，应当尽量保证每一个序列中的值都是字符串的情况下才使用 str 属性，但这并不是必须的，其必要条件是序列中至少有一个可迭代（Iterable）对象，包括但不限于字符串、字典、列表。对于一个可迭代对象， string 类型的 str 对象和 object 类型的 str 对象返回结果可能是不同的。

In [13]: s = pd.Series([{1: 'temp_1', 2: 'temp_2'}, ['a', 'b'], 0.5, 'my_string'])

In [14]: s.str[1]
Out[14]: 
0    temp_1
1         b
2       NaN
3         y
dtype: object

#报错的话这里可以换成s.astype(np.str).str[1]
In [15]: s.astype('string').str[1]
Out[15]: 
0    1
1    '
2    .
3    y
dtype: string

除了最后一个字符串元素，前三个元素返回的值都不同，其原因在于当序列类型为 object 时，是对于每一个元素进行 [] 索引，因此对于字典而言，返回temp_1字符串，对于列表则返回第二个值，而第三个为不可迭代对象，返回缺失值，第四个是对字符串进行 [] 索引。而 string 类型的 str 对象先把整个元素转为字面意义的字符串，例如对于列表而言，第一个元素即 “{“，而对于最后一个字符串元素而言，恰好转化前后的表示方法一致，因此结果和 object 类型一致。

除了对于某些对象的 str 序列化方法不同之外，两者另外的一个差别在于， string 类型是 Nullable 类型，但 object 不是。这意味着 string 类型的序列，如果调用的 str 方法返回值为整数 Series 和布尔 Series 时，其分别对应的 dtype 是 Int 和 boolean 的 Nullable 类型，而 object 类型则会分别返回 int/float 和 bool/object ，取决于缺失值的存在与否。同时，字符串的比较操作，也具有相似的特性， string 返回 Nullable 类型，但 object 不会。

In [16]: s = pd.Series(['a'])

In [17]: s.str.len()
Out[17]: 
0    1
dtype: int64

In [18]: s.astype('string').str.len()
Out[18]: 
0    1
dtype: Int64

In [19]: s == 'a'
Out[19]: 
0    True
dtype: bool

In [20]: s.astype('string') == 'a'
Out[20]: 
0    True
dtype: boolean

In [21]: s = pd.Series(['a', np.nan]) # 带有缺失值

In [22]: s.str.len()
Out[22]: 
0    1.0
1    NaN
dtype: float64

In [23]: s.astype('string').str.len()
Out[23]: 
0       1
1    <NA>
dtype: Int64

In [24]: s == 'a'
Out[24]: 
0     True
1    False
dtype: bool

In [25]: s.astype('string') == 'a'
Out[25]: 
0    True
1    <NA>
dtype: boolean

最后需要注意的是，对于全体元素为数值类型的序列，即使其类型为 object 或者 category 也不允许直接使用 str 属性。如果需要把数字当成 string 类型处理，可以使用 astype 强制转换为 string 类型的 Series ：

In [26]: s = pd.Series([12, 345, 6789])

In [27]: s.astype('string').str[1]
Out[27]: 
0    2
1    4
2    7
dtype: string

二、正则表达式基础
这一节的两个表格来自于 learn-regex-zh 这个关于正则表达式项目，其使用 MIT 开源许可协议。这里只是介绍正则表达式的基本用法，需要系统学习的读者可参考 正则表达式必知必会 一书。

1. 一般字符的匹配
   正则表达式是一种按照某种正则模式，从左到右匹配字符串中内容的一种工具。对于一般的字符而言，它可以找到其所在的位置，这里为了演示便利，使用了 python 中 re 模块的 findall 函数来匹配所有出现过但不重叠的模式，第一个参数是正则表达式，第二个参数是待匹配的字符串。例如，在下面的字符串中找出 apple ：

In [28]: import re

In [29]: re.findall(r'Apple', 'Apple! This Is an Apple!')
Out[29]: ['Apple', 'Apple']

2. 元字符基础

   
   image.png

In [30]: re.findall(r'.', 'abc')
Out[30]: ['a', 'b', 'c']

In [31]: re.findall(r'[ac]', 'abc')
Out[31]: ['a', 'c']

In [32]: re.findall(r'[^ac]', 'abc')
Out[32]: ['b']

In [33]: re.findall(r'[ab]{2}', 'aaaabbbb') # {n}指匹配n次
Out[33]: ['aa', 'aa', 'bb', 'bb']

In [34]: re.findall(r'aaa|bbb', 'aaaabbbb')
Out[34]: ['aaa', 'bbb']

In [35]: re.findall(r'a\\?|a\*', 'aa?a*a')
Out[35]: ['a', 'a', 'a', 'a']

In [36]: re.findall(r'a?.', 'abaacadaae')
Out[36]: ['ab', 'aa', 'c', 'ad', 'aa', 'e']

3. 简写字符集
   此外，正则表达式中还有一类简写字符集，其等价于一组字符的集合：

image.png

In [37]: re.findall(r'.s', 'Apple! This Is an Apple!')
Out[37]: ['is', 'Is']

In [38]: re.findall(r'\w{2}', '09 8? 7w c_ 9q p@')
Out[38]: ['09', '7w', 'c_', '9q']

In [39]: re.findall(r'\w\W\B', '09 8? 7w c_ 9q p@')
Out[39]: ['8?', 'p@']

In [40]: re.findall(r'.\s.', 'Constant dropping wears the stone.')
Out[40]: ['t d', 'g w', 's t', 'e s']

In [41]: re.findall(r'上海市(.{2,3}区)(.{2,3}路)(\d+号)',
   ....:            '上海市黄浦区方浜中路249号 上海市宝山区密山路5号')
   ....: 
Out[41]: [('黄浦区', '方浜中路', '249号'), ('宝山区', '密山路', '5号')]

三、文本处理的五类操作

1. 拆分
   str.split 能够把字符串的列进行拆分，其中第一个参数为正则表达式，可选参数包括从左到右的最大拆分次数 n ，是否展开为多个列 expand 。

In [42]: s = pd.Series(['上海市黄浦区方浜中路249号',
   ....:             '上海市宝山区密山路5号'])
   ....: 

In [43]: s.str.split('[市区路]')
Out[43]: 
0    [上海, 黄浦, 方浜中, 249号]
1       [上海, 宝山, 密山, 5号]
dtype: object

In [44]: s.str.split('[市区路]', n=2, expand=True)
Out[44]: 
    0   1         2
0  上海  黄浦  方浜中路249号
1  上海  宝山     密山路5号

与其类似的函数是 str.rsplit ，其区别在于使用 n 参数的时候是从右到左限制最大拆分次数。但是当前版本下 rsplit 因为 bug 而无法使用正则表达式进行分割：

In [45]: s.str.rsplit('[市区路]', n=2, expand=True)
Out[45]: 
                0
0  上海市黄浦区方浜中路249号
1     上海市宝山区密山路5号

2. 合并
   关于合并一共有两个函数，分别是 str.join 和 str.cat 。 str.join 表示用某个连接符把 Series 中的字符串列表连接起来，如果列表中出现了非字符串元素则返回缺失值：

In [46]: s = pd.Series([['a','b'], [1, 'a'], [['a', 'b'], 'c']])

In [47]: s.str.join('-')
Out[47]: 
0    a-b
1    NaN
2    NaN
dtype: object

str.cat 用于合并两个序列，主要参数为连接符 sep 、连接形式 join 以及缺失值替代符号 na_rep ，其中连接形式默认为以索引为键的左连接。

In [48]: s1 = pd.Series(['a','b'])

In [49]: s2 = pd.Series(['cat','dog'])

In [50]: s1.str.cat(s2,sep='-')
Out[50]: 
0    a-cat
1    b-dog
dtype: object

In [51]: s2.index = [1, 2]

In [52]: s1.str.cat(s2, sep='-', na_rep='?', join='outer')
Out[52]: 
0      a-?
1    b-cat
2    ?-dog
dtype: object

3. 匹配
   str.contains 返回了每个字符串是否包含正则模式的布尔序列：

In [53]: s = pd.Series(['my cat', 'he is fat', 'railway station'])

In [54]: s.str.contains('\s\wat')
Out[54]: 
0     True
1     True
2    False
dtype: bool

str.startswith 和 str.endswith 返回了每个字符串以给定模式为开始和结束的布尔序列，它们都不支持正则表达式：

In [55]: s.str.startswith('my')
Out[55]: 
0     True
1    False
2    False
dtype: bool

In [56]: s.str.endswith('t')
Out[56]: 
0     True
1     True
2    False
dtype: bool

如果需要用正则表达式来检测开始或结束字符串的模式，可以使用 str.match ，其返回了每个字符串起始处是否符合给定正则模式的布尔序列：

In [57]: s.str.match('m|h')
Out[57]: 
0     True
1     True
2    False
dtype: bool

In [58]: s.str[::-1].str.match('ta[f|g]|n') # 反转后匹配
Out[58]: 
0    False
1     True
2     True
dtype: bool

当然，这些也能通过在 str.contains 的正则中使用 ^ 和 $ 来实现：

In [59]: s.str.contains('^[m|h]')
Out[59]: 
0     True
1     True
2    False
dtype: bool

In [60]: s.str.contains('[f|g]at|n$')
Out[60]: 
0    False
1     True
2     True
dtype: bool

除了上述返回值为布尔的匹配之外，还有一种返回索引的匹配函数，即 str.find 与 str.rfind ，其分别返回从左到右和从右到左第一次匹配的位置的索引，未找到则返回-1。需要注意的是这两个函数不支持正则匹配，只能用于字符子串的匹配：

In [61]: s = pd.Series(['This is an apple. That is not an apple.'])

In [62]: s.str.find('apple')
Out[62]: 
0    11
dtype: int64

In [63]: s.str.rfind('apple')
Out[63]: 
0    33
dtype: int64

4. 替换
   str.replace 和 replace 并不是一个函数，在使用字符串替换时应当使用前者。

In [64]: s = pd.Series(['a_1_b','c_?'])

In [65]: s.str.replace('\d|\?', 'new', regex=True)
Out[65]: 
0    a_new_b
1      c_new
dtype: object

当需要对不同部分进行有差别的替换时，可以利用 子组 的方法，并且此时可以通过传入自定义的替换函数来分别进行处理，注意 group(k) 代表匹配到的第 k 个子组（圆括号之间的内容）：

In [66]: s = pd.Series(['上海市黄浦区方浜中路249号',
   ....:                '上海市宝山区密山路5号',
   ....:                '北京市昌平区北农路2号'])
   ....: 

In [67]: pat = '(\w+市)(\w+区)(\w+路)(\d+号)'

In [68]: city = {'上海市': 'Shanghai', '北京市': 'Beijing'}

In [69]: district = {'昌平区': 'CP District',
   ....:             '黄浦区': 'HP District',
   ....:             '宝山区': 'BS District'}
   ....: 

In [70]: road = {'方浜中路': 'Mid Fangbin Road',
   ....:         '密山路': 'Mishan Road',
   ....:         '北农路': 'Beinong Road'}
   ....: 

In [71]: def my_func(m):
   ....:     str_city = city[m.group(1)]
   ....:     str_district = district[m.group(2)]
   ....:     str_road = road[m.group(3)]
   ....:     str_no = 'No. ' + m.group(4)[:-1]
   ....:     return ' '.join([str_city,
   ....:                     str_district,
   ....:                     str_road,
   ....:                     str_no])
   ....: 

In [72]: s.str.replace(pat, my_func, regex=True)
Out[72]: 
0    Shanghai HP District Mid Fangbin Road No. 249
1           Shanghai BS District Mishan Road No. 5
2           Beijing CP District Beinong Road No. 2
dtype: object

这里的数字标识并不直观，可以使用 命名子组 更加清晰地写出子组代表的含义：

In [73]: pat = '(?P<市名>\w+市)(?P<区名>\w+区)(?P<路名>\w+路)(?P<编号>\d+号)'

In [74]: def my_func(m):
   ....:     str_city = city[m.group('市名')]
   ....:     str_district = district[m.group('区名')]
   ....:     str_road = road[m.group('路名')]
   ....:     str_no = 'No. ' + m.group('编号')[:-1]
   ....:     return ' '.join([str_city,
   ....:                     str_district,
   ....:                     str_road,
   ....:                     str_no])
   ....: 

In [75]: s.str.replace(pat, my_func, regex=True)
Out[75]: 
0    Shanghai HP District Mid Fangbin Road No. 249
1           Shanghai BS District Mishan Road No. 5
2           Beijing CP District Beinong Road No. 2
dtype: object

这里虽然看起来有些繁杂，但是实际数据处理中对应的替换，一般都会通过代码来获取数据从而构造字典映射，在具体写法上会简洁的多。

5. 提取

提取既可以认为是一种返回具体元素（而不是布尔值或元素对应的索引位置）的匹配操作，也可以认为是一种特殊的拆分操作。前面提到的 str.split 例子中会把分隔符去除，这并不是用户想要的效果，这时候就可以用 str.extract 进行提取：

In [76]: pat = '(\w+市)(\w+区)(\w+路)(\d+号)'

In [77]: s.str.extract(pat)
Out[77]: 
     0    1     2     3
0  上海市  黄浦区  方浜中路  249号
1  上海市  宝山区   密山路    5号
2  北京市  昌平区   北农路    2号

通过子组的命名，可以直接对新生成 DataFrame 的列命名：

In [78]: pat = '(?P<市名>\w+市)(?P<区名>\w+区)(?P<路名>\w+路)(?P<编号>\d+号)'

In [79]: s.str.extract(pat)
Out[79]: 
    市名   区名    路名    编号
0  上海市  黄浦区  方浜中路  249号
1  上海市  宝山区   密山路    5号
2  北京市  昌平区   北农路    2号

str.extractall 不同于 str.extract 只匹配一次，它会把所有符合条件的模式全部匹配出来，如果存在多个结果，则以多级索引的方式存储：

In [80]: s = pd.Series(['A135T15,A26S5','B674S2,B25T6'], index = ['my_A','my_B'])

In [81]: pat = '[A|B](\d+)[T|S](\d+)'

In [82]: s.str.extractall(pat)
Out[82]: 
              0   1
     match         
my_A 0      135  15
     1       26   5
my_B 0      674   2
     1       25   6

In [83]: pat_with_name = '[A|B](?P<name1>\d+)[T|S](?P<name2>\d+)'

In [84]: s.str.extractall(pat_with_name)
Out[84]: 
           name1 name2
     match            
my_A 0       135    15
     1        26     5
my_B 0       674     2
     1        25     6

str.findall 的功能类似于 str.extractall ，区别在于前者把结果存入列表中，而后者处理为多级索引，每个行只对应一组匹配，而不是把所有匹配组合构成列表。

In [85]: s.str.findall(pat)
Out[85]: 
my_A    [(135, 15), (26, 5)]
my_B     [(674, 2), (25, 6)]
dtype: object

四、常用字符串函数
除了上述介绍的五类字符串操作有关的函数之外， str 对象上还定义了一些实用的其他方法，在此进行介绍：

1. 字母型函数
   upper, lower, title, capitalize, swapcase 这五个函数主要用于字母的大小写转化，从下面的例子中就容易领会其功能：

In [86]: s = pd.Series(['lower', 'CAPITALS', 'this is a sentence', 'SwApCaSe'])

In [87]: s.str.upper()
Out[87]: 
0                 LOWER
1              CAPITALS
2    THIS IS A SENTENCE
3              SWAPCASE
dtype: object

In [88]: s.str.lower()
Out[88]: 
0                 lower
1              capitals
2    this is a sentence
3              swapcase
dtype: object

In [89]: s.str.title()
Out[89]: 
0                 Lower
1              Capitals
2    This Is A Sentence
3              Swapcase
dtype: object

In [90]: s.str.capitalize()
Out[90]: 
0                 Lower
1              Capitals
2    This is a sentence
3              Swapcase
dtype: object

In [91]: s.str.swapcase()
Out[91]: 
0                 LOWER
1              capitals
2    THIS IS A SENTENCE
3              sWaPcAsE
dtype: object

2. 数值型函数
   这里着重需要介绍的是 pd.to_numeric 方法，它虽然不是 str 对象上的方法，但是能够对字符格式的数值进行快速转换和筛选。其主要参数包括 errors 和 downcast 分别代表了非数值的处理模式和转换类型。其中，对于不能转换为数值的有三种 errors 选项， raise, coerce, ignore 分别表示直接报错、设为缺失以及保持原来的字符串。

In [92]: s = pd.Series(['1', '2.2', '2e', '??', '-2.1', '0'])

In [93]: pd.to_numeric(s, errors='ignore')
Out[93]: 
0       1
1     2.2
2      2e
3      ??
4    -2.1
5       0
dtype: object

In [94]: pd.to_numeric(s, errors='coerce')
Out[94]: 
0    1.0
1    2.2
2    NaN
3    NaN
4   -2.1
5    0.0
dtype: float64

在数据清洗时，可以利用 coerce 的设定，快速查看非数值型的行：

In [95]: s[pd.to_numeric(s, errors='coerce').isna()]
Out[95]: 
2    2e
3    ??
dtype: object

3. 统计型函数
   count 和 len 的作用分别是返回出现正则模式的次数和字符串的长度：

In [96]: s = pd.Series(['cat rat fat at', 'get feed sheet heat'])

In [97]: s.str.count('[r|f]at|ee')
Out[97]: 
0    2
1    2
dtype: int64

In [98]: s.str.len()
Out[98]: 
0    14
1    19
dtype: int64

4. 格式型函数
   格式型函数主要分为两类，第一种是除空型，第二种时填充型。其中，第一类函数一共有三种，它们分别是 strip, rstrip, lstrip ，分别代表去除两侧空格、右侧空格和左侧空格。这些函数在数据清洗时是有用的，特别是列名含有非法空格的时候。

In [99]: my_index = pd.Index([' col1', 'col2 ', ' col3 '])

In [100]: my_index.str.strip().str.len()
Out[100]: Int64Index([4, 4, 4], dtype='int64')

In [101]: my_index.str.rstrip().str.len()
Out[101]: Int64Index([5, 4, 5], dtype='int64')

In [102]: my_index.str.lstrip().str.len()
Out[102]: Int64Index([4, 5, 5], dtype='int64')

对于填充型函数而言， pad 是最灵活的，它可以选定字符串长度、填充的方向和填充内容：

In [103]: s = pd.Series(['a','b','c'])

In [104]: s.str.pad(5,'left','*')
Out[104]: 
0    ****a
1    ****b
2    ****c
dtype: object

In [105]: s.str.pad(5,'right','*')
Out[105]: 
0    a****
1    b****
2    c****
dtype: object

In [106]: s.str.pad(5,'both','*')
Out[106]: 
0    **a**
1    **b**
2    **c**
dtype: object

上述的三种情况可以分别用 rjust, ljust, center 来等效完成，需要注意 ljust 是指右侧填充而不是左侧填充：

In [107]: s.str.rjust(5, '*')
Out[107]: 
0    ****a
1    ****b
2    ****c
dtype: object

In [108]: s.str.ljust(5, '*')
Out[108]: 
0    a****
1    b****
2    c****
dtype: object

In [109]: s.str.center(5, '*')
Out[109]: 
0    **a**
1    **b**
2    **c**
dtype: object

在读取 excel 文件时，经常会出现数字前补0的需求，例如证券代码读入的时候会把”000007”作为数值7来处理， pandas 中除了可以使用上面的左侧填充函数进行操作之外，还可用 zfill 来实现。

In [110]: s = pd.Series([7, 155, 303000]).astype('string')

In [111]: s.str.pad(6,'left','0')
Out[111]: 
0    000007
1    000155
2    303000
dtype: string

In [112]: s.str.rjust(6,'0')
Out[112]: 
0    000007
1    000155
2    303000
dtype: string

In [113]: s.str.zfill(6)
Out[113]: 
0    000007
1    000155
2    303000
dtype: string