Python 數(shù)據(jù)操作教程PYTHON 中的字符串函數(shù)及示例

本教程概述了Python中使用的各種字符串（字符）函數(shù)。為了操作字符串和字符值，Python有幾個內(nèi)置函數(shù)。這意味著您不需要導入或依賴任何外部包來處理Python中的字符串數(shù)據(jù)類型。這是使用Python相對于其他數(shù)據(jù)科學工具的優(yōu)勢之一。處理字符串值在現(xiàn)實世界中非常常見。假設您有客戶的全名，并且您的經(jīng)理要求您提取客戶的名字和姓氏?；蛘吣胍@取代碼以“QT”開頭的所有產(chǎn)品的信息。目錄常用字符串函數(shù)列表左、右和中功能從字符串中提取單詞PandasDataFrame中的SQLLIKE運算符查找特定字符或關鍵字的位置替換子串查找字符串的長度轉(zhuǎn)換為小寫和大寫刪除前導和尾隨空格將數(shù)字轉(zhuǎn)換為字符串連接或連接字符串Pandas中的SQLIN運算符從字符串中提取特定模式常用字符串函數(shù)列表下表顯示了許多常見的字符串函數(shù)及其說明及其在MSExcel中的等效函數(shù)。我們在工作場所都使用MSExcel，并且熟悉MSExcel中使用的功能。MSEXCEL和Python中字符串函數(shù)的比較可以幫助你快速學習函數(shù)并在面試前做好準備。功能描述MSExcel函數(shù)字符串[:N]從字符串開頭提取N個字符。左邊（）mystring[-N:]從字符串末尾提取N個字符正確的（）字符串[X:Y]從字符串中間提取字符，從X位置開始，以Y結(jié)束中（）str.split(sep='')分割字符串-str.replace（舊子字符串，新子字符串）用不同的子字符串替換部分文本代替（）str.lower()將字符轉(zhuǎn)換為小寫降低（）str.upper()將字符轉(zhuǎn)換為大寫上部()str.contains('模式',case=False)檢查模式是否匹配（Pandas函數(shù)）SQLLIKE運算符str.extract(正則表達式)返回匹配的值（Pandas函數(shù)）-str.count('sub_string')計算字符串中模式的出現(xiàn)次數(shù)-字符串查找()返回子字符串或模式的位置尋找（）str.isalnum()檢查字符串是否僅由字母數(shù)字字符組成-str.islower()檢查字符是否全部小寫-str.isupper()檢查字符是否全部大寫-str.isnumeric()檢查字符串是否僅由數(shù)字字符組成-str.isspace()檢查字符串是否僅由空格字符組成-長度（）計算字符串長度LEN()貓（）連接字符串（Pandas函數(shù)）連接()分隔符.join(str)連接字符串連接()左、右和中功能如果您是MSExcel中級用戶，您一定使用過LEFT、RIGHT和MID函數(shù)。這些函數(shù)用于從字符串中提取N個字符或字母。1.從字符串開頭提取前兩個字符mystring="Heybuddy,wassup?"mystring[:2]Out[1]:'He'string[start:stop:step]

表示項目從0（默認）開始到（stop-1），步長為1（默認）。mystring[:2]

相當于

mystring[0:2]mystring[:2]

告訴Python從字符串對象中提取前2個字符mystring。索引從零開始，因此它包括第一個、第二個元素，但不包括第三個元素。2.查找字符串的最后兩個字符mystring[-2:]上面的命令返回p?。-2開始從倒數(shù)第二個位置到字符串最大長度的范圍。3.從字符串中間查找字符mystring[1:3]Out[1]:'ey'mystring[1:3]返回第二個和第三個字符。1指第二個字符，因為索引從0開始。4.如何反轉(zhuǎn)字符串？mystring[::-1]Out[1]:'?pussaw,yddubyeH'-1告訴Python從末尾開始，并從右到左加1。5.如何從PandasDataFrame中的字符串變量中提取字符？讓我們創(chuàng)建一個假數(shù)據(jù)框來進行說明。在下面的代碼中，我們創(chuàng)建一個名為的數(shù)據(jù)框df，僅包含1個名為var1，將pandas導入為pdimportpandasaspddf=pd.DataFrame({"var1":["A_2","B_1","C_2","A_2"]})var10A_21B_12C_23A_2為了處理PythonPandasDataframe中的文本數(shù)據(jù)，我們可以使用str屬性。它可用于切片字符值。df['var1'].str[0]在本例中，我們從變量中獲取第一個字符var1。請參閱下面所示的輸出。Output0A1B2C3A從字符串中提取單詞假設您需要從字符串中取出單詞而不是字符。通常我們將一個空格作為分隔符來從字符串中查找單詞。1.查找字符串的第一個單詞mystring.split()[0]Out[1]:'Hey'怎么運行的？split()函數(shù)使用空格作為默認分隔符來中斷字符串mystring.split()回報

['Hey','buddy,','wassup?']0返回第一個項目或單詞

Hey2.逗號作為單詞的分隔符mystring.split(',')[0]Out[1]:'Heybuddy'3.如何提取最后一個單詞mystring.split()[-1]Out[1]:'wassup?'4.如何提取DataFrame中的單詞讓我們構(gòu)建一個由客戶姓名組成的虛擬數(shù)據(jù)框并將其稱為變量custnamemydf=pd.DataFrame({"custname":["Priya_Sehgal","David_Stevart","Kasia_Woja","Sandy_Dave"]})custname0Priya_Sehgal1David_Stevart2Kasia_Woja3Sandy_Dave#FirstWordmydf['fname']=mydf['custname'].str.split('_').str[0]#LastWordmydf['lname']=mydf['custname'].str.split('_').str[1]詳細說明str.split()類似于split().

它用于激活Python中pandas數(shù)據(jù)框的分割功能。在上面的代碼中，我們創(chuàng)建了兩個新列，名為fname并lname存儲名字和姓氏。PandasDataFrame中的SQLLIKE運算符在SQL中，LIKE語句用于查找字符串是否匹配或包含模式。我們可以在python中使用str.contains()function來實現(xiàn)類似的功能。df2=pd.DataFrame({"var1":["AA_2","B_1","C_2","a_2"],“var2”：[“X_2”，“Y_1”，“Z_2”，“X2”]}）var1var20AA_2X_21B_1Y_12C_2Z_23a_2X2如何在變量var1中查找包含A或B的行？df2['var1'].str.contains('A|B')str.contains(pattern)用于匹配PandasDataframe中的模式。輸出0正確1真實2錯誤3錯誤Output0True1True2False3False由于函數(shù)區(qū)分大小寫，因此上述命令對第四行返回FALSE。為了忽略大小寫，我們可以使用case=False參數(shù)。請參閱下面的工作示例。df2['var1'].str.contains('A|B',case=False)如何過濾包含特定模式的行？在下面的程序中，我們要求Python根據(jù)條件對數(shù)據(jù)進行子集化-包含字符值A或B。它相當于SQL中的WHERE關鍵字。df2[df2['var1'].str.contains('A|B',case=False)]輸出變量1變量20AA_2X_21B_1Y_13a_2X2var1var20AA_2X_21B_1Y_13a_2X2假設您只需要那些字母后跟“_”的值df2[df2['var1'].str.contains('^[AZ]_',case=False)]^是正則表達式的標記，表示以特定項目開始。變量1變量21B_1Y_12C_2Z_23a_2X2var1var21B_1Y_12C_2Z_23a_2X2查找特定字符或關鍵字的位置str.find(pattern)用于查找子字符串的位置。在本例中，子字符串是“_”。df2['var1'].str.find('_')02112131替換子串str.replace(old_text,new_text,case=False)用于用一些新值或模式替換特定字符或模式。在下面的代碼中，我們將變量var1中的_替換為--。df2['var1'].str.replace('_','--',case=False)輸出0AA--21B--12C--23A--2我們還可以像下面的程序一樣復雜的模式。+表示某項出現(xiàn)一次或多次。在這種情況下，字母表出現(xiàn)1次或多次。df2['var1'].str.replace('[AZ]+_','X',case=False)0X21X12X23X2查找字符串的長度len(string)用于計算字符串的長度。在pandas數(shù)據(jù)框中，您可以申請str.len()相同的。df2['var1'].str.len()Output0AA--21B--12C--23A--2要查找特定字符的出現(xiàn)次數(shù)（例如，每行中出現(xiàn)“A”的次數(shù)），您可以使用str.count(pattern)function.df2['var1'].str.count('A')轉(zhuǎn)換為小寫和大寫str.lower()和str.upper()函數(shù)用于將字符串轉(zhuǎn)換為小寫和大寫值。#轉(zhuǎn)換為小寫mydf['custname'].str.lower()#轉(zhuǎn)換為大寫mydf['custname'].str.upper()#Converttolowercasemydf['custname'].str.lower()#Converttouppercasemydf['custname'].str.upper()刪除前導和尾隨空格str.strip()刪除前導和尾隨空格。str.lstrip()刪除前導空格（在開頭）。str.rstrip()刪除尾隨空格（在末尾）。df1=pd.DataFrame({'y1':['jack','jill','jesse','frank']})df1['both']=df1['y1'].str.strip()df1['left']=df1['y1'].str.lstrip()df1['right']=df1['y1'].str.rstrip()y1bothleftright0jackjackjackjack1jilljilljilljill2jessejessejessejesse3frankfrankfrankfrank將數(shù)字轉(zhuǎn)換為字符串通過使用str()函數(shù)，您可以將數(shù)值轉(zhuǎn)換為字符串。myvariable=4mystr=str(myvariable)連接或連接字符串只需使用+，您就可以連接兩個字符串值。DeepanshuBhalla如果您想在兩個字符串之間添加空格，可以使用-

x+''+yreturnsDeepanshuBhalla

假設您有一個包含多個字符串值的列表，并且您想要將它們組合起來。您可以使用join()函數(shù)。string0=['Ram','Kumar','Singh']''.join(string0)Output'RamKumarSingh'假設您想要組合或連接pandas數(shù)據(jù)框的兩列。mydf['全名']=mydf['fname']+''+mydf['lname']或者mydf['fullname']=mydf[['fname','lname']].apply(lambdax:''.join(x),axis=1)custnamefnamelnamefullname0Priya_SehgalPriyaSehgalPriyaSehgal1David_StevartDavidStevartDavidStevart2Kasia_WojaKasiaWojaKasiaW