溫馨提示×

Pandas中怎么處理文本數據

小億
96
2024-05-11 16:49:52
欄目: 編程語言

在Pandas中處理文本數據時,可以使用字符串方法來處理文本數據,例如字符串的替換、拆分、連接等操作。以下是一些常用的方法:

  1. 字符串替換:使用str.replace()方法可以替換字符串中的特定字符或子串。
df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('old_string', 'new_string')
  1. 字符串拆分:使用str.split()方法可以按照指定的分隔符將字符串拆分成多個子串,并返回一個列表。
df['column_name'].str.split(',')
  1. 字符串連接:使用str.cat()方法可以將多個字符串連接起來。
df['new_column'] = df['column1'].str.cat(df['column2'], sep=' ')
  1. 字符串提?。菏褂胹tr.extract()方法可以提取符合正則表達式模式的子串。
df['column_name'].str.extract(r'(\d+)')
  1. 字符串轉換為小寫或大寫:使用str.lower()或str.upper()方法可以將字符串轉換為小寫或大寫。
df['column_name'] = df['column_name'].str.lower()
  1. 刪除字符串中的空格:使用str.strip()方法可以刪除字符串兩端的空格。
df['column_name'] = df['column_name'].str.strip()

通過以上方法,可以方便地對文本數據進行處理和分析。

0
亚洲午夜精品一区二区_中文无码日韩欧免_久久香蕉精品视频_欧美主播一区二区三区美女