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今天準(zhǔn)備介紹一篇超級肝貨！

Pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。它提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。

本文介紹的這20個(gè)【被分成了15組】函數(shù)，絕對是數(shù)據(jù)處理殺手，用了你會愛不釋手。

構(gòu)造數(shù)據(jù)集

這里為大家先構(gòu)造一個(gè)數(shù)據(jù)集，用于為大家演示這20個(gè)函數(shù)。

import pandas as pd
df ={'姓名':[' 黃同學(xué)','黃至尊','黃老邪 ','陳大美','孫尚香'],
     '英文名':['Huang tong_xue','huang zhi_zun','Huang Lao_xie','Chen Da_mei','sun shang_xiang'],
     '性別':['男','women','men','女','男'],
     '身份證':['463895200003128433','429475199912122345','420934199110102311','431085200005230122','420953199509082345'],
     '身高':['mid:175_good','low:165_bad','low:159_bad','high:180_verygood','low:172_bad'],
     '家庭住址':['湖北廣水','河南信陽','廣西桂林','湖北孝感','廣東廣州'],
     '電話號碼':['13434813546','19748672895','16728613064','14561586431','19384683910'],
     '收入':['1.1萬','8.5千','0.9萬','6.5千','2.0萬']}
df = pd.DataFrame(df)
df

效果圖：

1. cat函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于字符串的拼接；

df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3)

效果圖：

2. contains函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于判斷某個(gè)字符串是否包含給定字符；

df["家庭住址"].str.contains("廣")

效果圖：

3. startswith、endswith函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于判斷某個(gè)字符串是否以...開頭/結(jié)尾；

# 第一個(gè)行的“ 黃偉”是以空格開頭的
df["姓名"].str.startswith("黃") 
df["英文名"].str.endswith("e")

效果圖：

4. count函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于計(jì)算給定字符在字符串中出現(xiàn)的次數(shù)；

df["電話號碼"].str.count("3")

效果圖：

5. get函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于獲取指定位置的字符串；

df["姓名"].str.get(-1)
df["身高"].str.split(":")
df["身高"].str.split(":").str.get(0)

效果圖：

6. len函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于計(jì)算字符串長度；

df["性別"].str.len()

效果圖：

7. upper、lower函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于英文大小寫轉(zhuǎn)換；

df["英文名"].str.upper()
df["英文名"].str.lower()

效果圖：

8. pad+side參數(shù)/center函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于在字符串的左邊、右邊或左右兩邊添加給定字符；

df["家庭住址"].str.pad(10,fillchar="*")      # 相當(dāng)于ljust()
df["家庭住址"].str.pad(10,side="right",fillchar="*")    # 相當(dāng)于rjust()
df["家庭住址"].str.center(10,fillchar="*")

效果圖：

9.  repeat函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于重復(fù)字符串幾次；

df["性別"].str.repeat(3)

效果圖：

10.  slice_replace函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于使用給定的字符串，替換指定的位置的字符；

df["電話號碼"].str.slice_replace(4,8,"*"*4)

效果圖：

11. replace函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于將指定位置的字符，替換為給定的字符串；

df["身高"].str.replace(":","-")

效果圖：

這個(gè)函數(shù)還接受正則表達(dá)式，將指定位置的字符，替換為給定的字符串。

df["收入"].str.replace("\d+\.\d+","正則")

效果圖：

12.  split方法+expand參數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于將一列擴(kuò)展為好幾列；

# 普通用法
df["身高"].str.split(":")
# split方法，搭配expand參數(shù)
df[["身高描述","final身高"]] = df["身高"].str.split(":",expand=True)
df
# split方法搭配join方法
df["身高"].str.split(":").str.join("?"*5)

效果圖：

13. strip、rstrip、lstrip函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于去除空白符、換行符；

df["姓名"].str.len()
df["姓名"] = df["姓名"].str.strip()
df["姓名"].str.len()

效果圖：

14. findall函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于利用正則表達(dá)式，去字符串中匹配，返回查找結(jié)果的列表；

df["身高"]
df["身高"].str.findall("[a-zA-Z]+")

效果圖：

15. extract、extractall函數(shù)

這個(gè)函數(shù)主要用于接受正則表達(dá)式，抽取匹配的字符串(一定要加上括號)；

df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+)")
# extractall提取得到復(fù)合索引
df["身高"].str.extractall("([a-zA-Z]+)")
# extract搭配expand參數(shù)
df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+).*?([a-zA-Z]+)",expand=True)

效果圖：

萬水千山總是情，點(diǎn)個(gè) ?? 行不行。

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