Pandas怎样处理字符串?

前面我们已经使用了字符串的处理函数:
df[“bWendu”].str.replace(“℃”, “”).astype(‘int32’)

Pandas的字符串处理:
1. 使用方法:先获取Series的str属性,然后在属性上调用函数;
2. 只能在字符串列上使用,不能数字列上使用;
3. Dataframe上没有str属性和处理方法
4. Series.str并不是Python原生字符串,而是自己的一套方法,不过大部分和原生str很相似;

Series.str字符串方法列表参考文档:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/series.html#string-handling

本节演示内容:
1. 获取Series的str属性,然后使用各种字符串处理函数
2. 使用str的startswith、contains等bool类Series可以做条件查询
3. 需要多次str处理的链式操作
4. 使用正则表达式的处理

0、读取北京2018年天气数据

import pandas as pd
fpath = "./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)
df.head()
ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel
02018-01-013℃-6℃晴~多云东北风1-2级592
12018-01-022℃-5℃阴~多云东北风1-2级491
22018-01-032℃-5℃多云北风1-2级281
32018-01-040℃-8℃东北风1-2级281
42018-01-053℃-6℃多云~晴西北风1-2级501
df.dtypes
ymd          object
bWendu       object
yWendu       object
tianqi       object
fengxiang    object
fengli       object
aqi           int64
aqiInfo      object
aqiLevel      int64
dtype: object

1、获取Series的str属性,使用各种字符串处理函数

df["bWendu"].str
<pandas.core.strings.StringMethods at 0x1af21871808>
# 字符串替换函数
df["bWendu"].str.replace("℃", "")
0       3
1       2
2       2
3       0
4       3
       ..
360    -5
361    -3
362    -3
363    -2
364    -2
Name: bWendu, Length: 365, dtype: object
# 判断是不是数字
df["bWendu"].str.isnumeric()
0      False
1      False
2      False
3      False
4      False
       ...  
360    False
361    False
362    False
363    False
364    False
Name: bWendu, Length: 365, dtype: bool
df["aqi"].str.len()
---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-8-12cdcbdb6f81> in <module>
----> 1 df["aqi"].str.len()


d:\appdata\python37\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __getattr__(self, name)
   5173             or name in self._accessors
   5174         ):
-> 5175             return object.__getattribute__(self, name)
   5176         else:
   5177             if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name):


d:\appdata\python37\lib\site-packages\pandas\core\accessor.py in __get__(self, obj, cls)
    173             # we're accessing the attribute of the class, i.e., Dataset.geo
    174             return self._accessor
--> 175         accessor_obj = self._accessor(obj)
    176         # Replace the property with the accessor object. Inspired by:
    177         # http://www.pydanny.com/cached-property.html


d:\appdata\python37\lib\site-packages\pandas\core\strings.py in __init__(self, data)
   1915 
   1916     def __init__(self, data):
-> 1917         self._inferred_dtype = self._validate(data)
   1918         self._is_categorical = is_categorical_dtype(data)
   1919 


d:\appdata\python37\lib\site-packages\pandas\core\strings.py in _validate(data)
   1965 
   1966         if inferred_dtype not in allowed_types:
-> 1967             raise AttributeError("Can only use .str accessor with string " "values!")
   1968         return inferred_dtype
   1969 


AttributeError: Can only use .str accessor with string values!

2、使用str的startswith、contains等得到bool的Series可以做条件查询

condition = df["ymd"].str.startswith("2018-03")
condition
0      False
1      False
2      False
3      False
4      False
       ...  
360    False
361    False
362    False
363    False
364    False
Name: ymd, Length: 365, dtype: bool
df[condition].head()
ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel
592018-03-018℃-3℃多云西南风1-2级461
602018-03-029℃-1℃晴~多云北风1-2级952
612018-03-0313℃3℃多云~阴北风1-2级214重度污染5
622018-03-047℃-2℃阴~多云东南风1-2级144轻度污染3
632018-03-058℃-3℃南风1-2级942

3、需要多次str处理的链式操作

怎样提取201803这样的数字月份?
1、先将日期2018-03-31替换成20180331的形式
2、提取月份字符串201803

df["ymd"].str.replace("-", "")
0      20180101
1      20180102
2      20180103
3      20180104
4      20180105
         ...   
360    20181227
361    20181228
362    20181229
363    20181230
364    20181231
Name: ymd, Length: 365, dtype: object
# 每次调用函数,都返回一个新Series
df["ymd"].str.replace("-", "").slice(0, 6)
---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-13-ae278fb12255> in <module>
      1 # 每次调用函数,都返回一个新Series
----> 2 df["ymd"].str.replace("-", "").slice(0, 6)


d:\appdata\python37\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __getattr__(self, name)
   5177             if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name):
   5178                 return self[name]
-> 5179             return object.__getattribute__(self, name)
   5180 
   5181     def __setattr__(self, name, value):


AttributeError: 'Series' object has no attribute 'slice'
df["ymd"].str.replace("-", "").str.slice(0, 6)
0      201801
1      201801
2      201801
3      201801
4      201801
        ...  
360    201812
361    201812
362    201812
363    201812
364    201812
Name: ymd, Length: 365, dtype: object
# slice就是切片语法,可以直接用
df["ymd"].str.replace("-", "").str[0:6]
0      201801
1      201801
2      201801
3      201801
4      201801
        ...  
360    201812
361    201812
362    201812
363    201812
364    201812
Name: ymd, Length: 365, dtype: object

4. 使用正则表达式的处理

# 添加新列
def get_nianyueri(x):
    year,month,day = x["ymd"].split("-")
    return f"{year}年{month}月{day}日"
df["中文日期"] = df.apply(get_nianyueri, axis=1)
df["中文日期"]
0      2018年01月01日
1      2018年01月02日
2      2018年01月03日
3      2018年01月04日
4      2018年01月05日
          ...     
360    2018年12月27日
361    2018年12月28日
362    2018年12月29日
363    2018年12月30日
364    2018年12月31日
Name: 中文日期, Length: 365, dtype: object

问题:怎样将“2018年12月31日”中的年、月、日三个中文字符去除?

# 方法1:链式replace
df["中文日期"].str.replace("年", "").str.replace("月","").str.replace("日", "")
0      20180101
1      20180102
2      20180103
3      20180104
4      20180105
         ...   
360    20181227
361    20181228
362    20181229
363    20181230
364    20181231
Name: 中文日期, Length: 365, dtype: object

Series.str默认就开启了正则表达式模式

# 方法2:正则表达式替换
df["中文日期"].str.replace("[年月日]", "")
0      20180101
1      20180102
2      20180103
3      20180104
4      20180105
         ...   
360    20181227
361    20181228
362    20181229
363    20181230
364    20181231
Name: 中文日期, Length: 365, dtype: object

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