1 文本数据类型
在 pandas 中，存储文本主要有两种方式
-
object类型 -
StringDtype扩展类型
但一般建议使用 StringDtype 类型存储文本数据。都是由于各种原因，现在字符串数据的默认存储类型还是 object。
In [1]: pd.Series(["a", "b", "c"])
Out[1]:
0 a
1 b
2 c
dtype: object
要存储为 string 类型，需要显式的设置 dtype 参数
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 之后，使用 astype 转换类型
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
也可以使用 StringDtype/"string" 转换其他非字符串类型的数据
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
转换现有数据的类型
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
1.1 行为差异
StringDtype 类型对象与 object 类型之间存在一些差异
- 对于
StringDtype，对于返回数值型输出字符串方法将始终返回非空的integer类型。而不是int或float类型。对于布尔型输出方法，返回可空的布尔类型
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
两个结果的输出都是 Int64 类型。将其与 object 类型比较
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，输出为 float64。类似地，对于返回布尔值的方法
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上是不可用的。因为StringArray只保存字符串，而不是字节 -
在比较操作中，
arrays.StringArray和StringArray支持的Series将返回一个具有BooleanDtype的对象，而不是一个bool对象。StringArray中的缺失值会在比较操作中传播，而不是像numpy.nan那样总是比较不等
2 字符串方法
Series 和 Index 有一套字符串处理方法，可以方便地对数组的每个元素进行操作，最重要的是，这些方法会自动忽略缺失值。
这些方法可以通过 str 属性访问，通常具有与内置字符串方法相匹配的名称
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 的列特别有用。
例如，您可能有带有前导或后置空格的列
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
因为 df.columns 是一个 Index 对象，所以我们可以使用 .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')
我们可以根据需要对列名进行处理，然后重新设置列名。
例如，我们删除列名的前后空格，并将其改为小写字母，同时用 _ 替换剩余的空格
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
3 切割和替换字符串
split 方法会返回一个值为 list 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 [] 访问拆分后的列表中的元素
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
更简单的方法是设置 expand 参数，返回一个 DataFrame
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
当原来的 Series 包含 StringDtype 类型的数据时，输出列也将全部为 StringDtype
当然，也可以设置切割次数
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
它还有个对应的 rsplit 方法，从右边起始对字符串进行拆分
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 参数支持使用正则表达式，前两个参数是 pat(匹配模式) 和 repl(替换字符串)
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
如果只是想要替换字符串字面值，可以将 regex 参数设置为 False，而不需要对每个特殊字符进行转义。此时 pat 和 repl 参数必须是字符串
In [48]: dollars = pd.Series(["12", "-$10", "$10,000"], dtype="string")
# These lines are equivalent
In [49]: dollars.str.replace(r"-\$", "-", regex=True)
Out[49]:
0 12
1 -10
2 $10,000
dtype: string
In [50]: dollars.str.replace("-$", "-", regex=False)
Out[50]:
0 12
1 -10
2 $10,000
dtype: string
此外，replace 方法还接受一个可调用的替换函数，会使用 re.sub() 方法在每个匹配的模式上调用该函数
该函数需要传入一个正则对象作为位置参数，并返回一个字符串。例如
# 反转每个小写单词的顺序
In [51]: pat = r"[a-z]+"
In [52]: def repl(m):
....: return m.group(0)[::-1]
....:
In [53]: pd.Series(["foo 123", "bar baz", np.nan], dtype="string").str.replace(
....: pat, repl, regex=True
....: )
....:
Out[53]:
0 oof 123
1 rab zab
2 <NA>
dtype: string
# 使用 regex 捕获分组
In [54]: pat = r"(?P<one>\w+) (?P<two>\w+) (?P<three>\w+)"
In [55]: def repl(m):
....: return m.group("two").swapcase()
....:
In [56]: pd.Series(["Foo Bar Baz", np.nan], dtype="string").str.replace(
....: pat, repl, regex=True
....: )
....:
Out[56]:
0 bAR
1 <NA>
dtype: string
replace 方法的 pat 参数还接受 re.compile() 编译的正则表达式对象。所有的 flags 需要在编译正则对象时设置
In [57]: import re
In [58]: regex_pat = re.compile(r"^.a|dog", flags=re.IGNORECASE)
In [59]: s3.str.replace(regex_pat, "XX-XX ", regex=True)
Out[59]:
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
如果在 replace 中设置 flags 参数，则会抛出异常
In [60]: s3.str.replace(regex_pat, 'XX-XX ', flags=re.IGNORECASE)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError: case and flags cannot be set when pat is a compiled regex
4 连接
有几种方法可以将一个 Series 或 Index 与自己或其他的 Series 或 Index 相连接，所有这些方法都是基于 cat() 方法
4.1 将单个 Series 对象连接成字符串
可以连接一个 Series 或 Index 的内容
In [61]: s = pd.Series(["a", "b", "c", "d"], dtype="string")
In [62]: s.str.cat(sep=",")
Out[62]: 'a,b,c,d'
如果未指定 sep 参数，则默认为空字符串
In [63]: s.str.cat()
Out[63]: 'abcd'
默认会跳过缺失值，也可以使用 na_rep 指定缺失值的表示方式
In [64]: t = pd.Series(["a", "b", np.nan, "d"], dtype="string")
In [65]: t.str.cat(sep=",")
Out[65]: 'a,b,d'
In [66]: t.str.cat(sep=",", na_rep="-")
Out[66]: 'a,b,-,d'
4.2 连接 Series 与一个类似列表的对象
cat() 的第一个参数 others 可以是类似列表的对象，但是其长度需要和调用对象一致
In [67]: s.str.cat(["A", "B", "C", "D"])
Out[67]:
0 aA
1 bB
2 cC
3 dD
dtype: string
只要两个对象中存在缺失值，对应的结果中也是缺失值，除非指定了 na_rep
In [68]: s.str.cat(t)
Out[68]:
0 aa
1 bb
2 <NA>
3 dd
dtype: string
In [69]: s.str.cat(t, na_rep="-")
Out[69]:
0 aa
1 bb
2 c-
3 dd
dtype: string
4.3 连接 Series 与多个类似列表的对象
others 参数也可以是二维的，但是得保证其行数必须与调用的对象一致
In [70]: d = pd.concat([t, s], axis=1)
In [71]: s
Out[71]:
0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: string
In [72]: d
Out[72]:
0 1
0 a a
1 b b
2 <NA> c
3 d d
In [73]: s.str.cat(d, na_rep="-")
Out[73]:
0 aaa
1 bbb
2 c-c
3 ddd
dtype: string
4.4 连接一个 Series 和一个带索引的对象
对于 Series 或 DataFrame 的连接，可以通过设置 join 参数指定对齐方式
In [74]: u = pd.Series(["b", "d", "a", "c"], index=[1, 3, 0, 2], dtype="string")
In [75]: s
Out[75]:
0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: string
In [76]: u
Out[76]:
1 b
3 d
0 a
2 c
dtype: string
In [77]: s.str.cat(u)
Out[77]:
0 aa
1 bb
2 cc
3 dd
dtype: string
In [78]: s.str.cat(u, join="left")
Out[78]:
0 aa
1 bb
2 cc
3 dd
dtype: string
通常 join 可选范围为： 'left', 'outer', 'inner', 'right'。此时，不再要求两个对象长度一致
In [79]: v = pd.Series(["z", "a", "b", "d", "e"], index=[-1, 0, 1, 3, 4], dtype="string")
In [80]: s
Out[80]:
0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: string
In [81]: v
Out[81]:
-1 z
0 a
1 b
3 d
4 e
dtype: string
In [82]: s.str.cat(v, join="left", na_rep="-")
Out[82]:
0 aa
1 bb
2 c-
3 dd
dtype: string
In [83]: s.str.cat(v, join="outer", na_rep="-")
Out[83]:
-1 -z
0 aa
1 bb
2 c-
3 dd
4 -e
dtype: string
当 others 参数是 DataFrame 时，也可以使用
In [84]: f = d.loc[[3, 2, 1, 0], :]
In [85]: s
Out[85]:
0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: string
In [86]: f
Out[86]:
0 1
3 d d
2 <NA> c
1 b b
0 a a
In [87]: s.str.cat(f, join="left", na_rep="-")
Out[87]:
0 aaa
1 bbb
2 c-c
3 ddd
dtype: string
4.5 连接 Series 和多个对象
可以将一些类似数组的对象（如 Series，Index 等）放在一个类似列表的容器中，然后传递给 cat
In [88]: s
Out[88]:
0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: string
In [89]: u
Out[89]:
1 b
3 d
0 a
2 c
dtype: string
In [90]: s.str.cat([u, u.to_numpy()], join="left")
Out[90]:
0 aab
1 bbd
2 cca
3 ddc
dtype: string
对于没有索引的对象，其长度必须与调用 cat 的对象相同。但是 Series 和 Index 可以是任意的，除非设置了 json=None。
In [91]: v
Out[91]:
-1 z
0 a
1 b
3 d
4 e
dtype: string
In [92]: s.str.cat([v, u, u.to_numpy()], join="outer", na_rep="-")
Out[92]:
-1 -z--
0 aaab
1 bbbd
2 c-ca
3 dddc
4 -e--
dtype: string
如果在 others 参数上包含不同索引的对象，且设置了 join='right'，则最后的结果将会是这些索引的并集
In [93]: u.loc[[3]]
Out[93]:
3 d
dtype: string
In [94]: v.loc[[-1, 0]]
Out[94]:
-1 z
0 a
dtype: string
In [95]: s.str.cat([u.loc[[3]], v.loc[[-1, 0]]], join="right", na_rep="-")
Out[95]:
-1 --z
0 a-a
3 dd-
dtype: string
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