目次
一、用法精讲
341、pandas.Series.str.startswith方法
341-1、语法
341-2、参数
341-3、功能
341-4、返回值
341-5、阐明
341-6、用法
341-6-1、数据准备
341-6-2、代码示例
341-6-3、结果输出
342、pandas.Series.str.strip方法
342-1、语法
342-2、参数
342-3、功能
342-4、返回值
342-5、阐明
342-6、用法
342-6-1、数据准备
342-6-2、代码示例
342-6-3、结果输出
343、pandas.Series.str.swapcase方法
343-1、语法
343-2、参数
343-3、功能
343-4、返回值
343-5、阐明
343-6、用法
343-6-1、数据准备
343-6-2、代码示例
343-6-3、结果输出
344、pandas.Series.str.title方法
344-1、语法
344-2、参数
344-3、功能
344-4、返回值
344-5、阐明
344-6、用法
344-6-1、数据准备
344-6-2、代码示例
344-6-3、结果输出
345、pandas.Series.str.translate方法
345-1、语法
345-2、参数
345-3、功能
345-4、返回值
345-5、阐明
345-6、用法
345-6-1、数据准备
345-6-2、代码示例
345-6-3、结果输出
一、用法精讲
341、pandas.Series.str.startswith方法
341-1、语法
- # 341、pandas.Series.str.startswith方法
- pandas.Series.str.startswith(pat, na=None)
- Test if the start of each string element matches a pattern.
- Equivalent to str.startswith().
- Parameters:
- pat
- str or tuple[str, …]
- Character sequence or tuple of strings. Regular expressions are not accepted.
- na
- object, default NaN
- Object shown if element tested is not a string. The default depends on dtype of the array. For object-dtype, numpy.nan is used. For StringDtype, pandas.NA is used.
- Returns:
- Series or Index of bool
- A Series of booleans indicating whether the given pattern matches the start of each string element.
复制代码 341-2、参数
341-2-1、pat(必须):字符串或元组,指定用于匹配字符串开头的模式,如果传入的是字符串,则检查每个字符串是否以该字符串开头;如果传入的是元组,则检查每个字符串是否以元组中的任意一个字符串开头。
341-2-2、na(可选,默认值为None):布尔值或None,处理缺失值(NaN)的策略。如果为True,则将缺失值视为匹配成功;如果为False,则视为匹配失败;如果为None(默认值),缺失值会保留为NaN。
341-3、功能
用于检查Series中每个字符串是否以给定的模式开头,该方法常用于文本数据的筛选或条件判断。
341-4、返回值
返回一个pandas.Series对象,包罗布尔值(True或False),表示每个字符串是否匹配指定模式,如果na参数设置为None,则Series中的缺失值会保留为NaN。
341-5、阐明
无
341-6、用法
341-6-1、数据准备
341-6-2、代码示例
- # 341、pandas.Series.str.startswith方法
- import pandas as pd
- # 示例数据
- data = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry', None, 'apricot'])
- # 检查是否以 "ap" 开头
- result1 = data.str.startswith("ap")
- # 检查是否以 "ba" 开头,并将 NaN 视为 False
- result2 = data.str.startswith("ba", na=False)
- # 检查是否以 "ap" 或 "ch" 开头
- result3 = data.str.startswith(("ap", "ch"))
- print("Result1 (startswith 'ap'):")
- print(result1)
- print("\nResult2 (startswith 'ba', na=False):")
- print(result2)
- print("\nResult3 (startswith 'ap' or 'ch'):")
- print(result3)
复制代码 341-6-3、结果输出
- # 341、pandas.Series.str.startswith方法
- # Result1 (startswith 'ap'):
- # 0 True
- # 1 False
- # 2 False
- # 3 None
- # 4 True
- # dtype: object
- #
- # Result2 (startswith 'ba', na=False):
- # 0 False
- # 1 True
- # 2 False
- # 3 False
- # 4 False
- # dtype: bool
- #
- # Result3 (startswith 'ap' or 'ch'):
- # 0 True
- # 1 False
- # 2 True
- # 3 None
- # 4 True
- # dtype: object
复制代码 342、pandas.Series.str.strip方法
342-1、语法
- # 342、pandas.Series.str.strip方法
- pandas.Series.str.strip(to_strip=None)
- Remove leading and trailing characters.
- Strip whitespaces (including newlines) or a set of specified characters from each string in the Series/Index from left and right sides. Replaces any non-strings in Series with NaNs. Equivalent to str.strip().
- Parameters:
- to_strip
- str or None, default None
- Specifying the set of characters to be removed. All combinations of this set of characters will be stripped. If None then whitespaces are removed.
- Returns:
- Series or Index of object.
复制代码 342-2、参数
342-2-1、to_strip(可选,默认值为None):字符串或None,指定必要移除的字符,如果没有指定(即为None),则默认移除空缺字符(包罗空格、换行符\n和制表符\t),如果传入一个字符串,那么该字符串中所有的字符都会被移除。
342-3、功能
用于删除Series中每个字符串开头和结尾的指定字符,默认情况下,它会删除空缺字符。
342-4、返回值
返回一个pandas.Series对象,此中包罗已移除指定字符的字符串。
342-5、阐明
无
342-6、用法
342-6-1、数据准备
342-6-2、代码示例
- # 342、pandas.Series.str.strip方法
- import pandas as pd
- # 示例数据
- data = pd.Series([' apple ', 'banana\n', '\tcherry\t', ' apricot ', 'mango'])
- # 默认移除空白字符
- result1 = data.str.strip()
- # 移除指定字符'a', 'b'
- result2 = data.str.strip("ab")
- # 移除换行符'\n'和制表符'\t'
- result3 = data.str.strip("\n\t")
- print("Result1 (default strip):")
- print(result1)
- print("\nResult2 (strip 'a' and 'b'):")
- print(result2)
- print("\nResult3 (strip '\\n' and '\\t'):")
- print(result3)
复制代码 342-6-3、结果输出
- # 342、pandas.Series.str.strip方法
- # Result1 (default strip):
- # 0 apple
- # 1 banana
- # 2 cherry
- # 3 apricot
- # 4 mango
- # dtype: object
- #
- # Result2 (strip 'a' and 'b'):
- # 0 apple
- # 1 nana\n
- # 2 \tcherry\t
- # 3 apricot
- # 4 mango
- # dtype: object
- #
- # Result3 (strip '\n' and '\t'):
- # 0 apple
- # 1 banana
- # 2 cherry
- # 3 apricot
- # 4 mango
- # dtype: object
复制代码 343、pandas.Series.str.swapcase方法
343-1、语法
- # 343、pandas.Series.str.swapcase方法
- pandas.Series.str.swapcase()
- Convert strings in the Series/Index to be swapcased.
- Equivalent to str.swapcase().
- Returns:
- Series or Index of object.
复制代码 343-2、参数
无
343-3、功能
将Series中每个字符串的巨细写互换,也就是说,大写字母酿成小写,小写字母酿成大写。
343-4、返回值
返回一个pandas.Series对象,此中包罗已进行巨细写互换的字符串。
343-5、阐明
无
343-6、用法
343-6-1、数据准备
343-6-2、代码示例
- # 343、pandas.Series.str.swapcase方法
- import pandas as pd
- # 示例数据
- data = pd.Series(['Apple', 'bAnAnA', 'ChErry', 'apricot', 'MANGO'])
- # 大小写互换
- result = data.str.swapcase()
- print("Result (swapcase):")
- print(result)
复制代码 343-6-3、结果输出
- # 343、pandas.Series.str.swapcase方法
- # Result (swapcase):
- # 0 aPPLE
- # 1 BaNaNa
- # 2 cHeRRY
- # 3 APRICOT
- # 4 mango
- # dtype: object
复制代码 344、pandas.Series.str.title方法
344-1、语法
- # 344、pandas.Series.str.title方法
- pandas.Series.str.title()
- Convert strings in the Series/Index to titlecase.
- Equivalent to str.title().
- Returns:
- Series or Index of object.
复制代码 344-2、参数
无
344-3、功能
将Series中每个字符串中的每个单词的首字母转换为大写,而其他字母则转换为小写。
344-4、返回值
返回一个pandas.Series对象,此中包罗已转换为标题格式的字符串。
344-5、阐明
无
344-6、用法
344-6-1、数据准备
344-6-2、代码示例
- # 344、pandas.Series.str.title方法
- import pandas as pd
- # 示例数据
- data = pd.Series(['apple pie', 'BaNana Split', 'cherry tart', 'apricot jam', 'MANGO salad'])
- # 转换为标题格式
- result = data.str.title()
- print("Result (title):")
- print(result)
复制代码 344-6-3、结果输出
- # 344、pandas.Series.str.title方法
- # Result (title):
- # 0 Apple Pie
- # 1 Banana Split
- # 2 Cherry Tart
- # 3 Apricot Jam
- # 4 Mango Salad
- # dtype: object
复制代码 345、pandas.Series.str.translate方法
345-1、语法
- # 345、pandas.Series.str.translate方法
- pandas.Series.str.translate(table)
- Map all characters in the string through the given mapping table.
- Equivalent to standard str.translate().
- Parameters:
- table
- dict
- Table is a mapping of Unicode ordinals to Unicode ordinals, strings, or None. Unmapped characters are left untouched. Characters mapped to None are deleted. str.maketrans() is a helper function for making translation tables.
- Returns:
- Series or Index.
复制代码 345-2、参数
345-2-1、table(必须):一个翻译表,用于定义字符的更换规则,可以使用该方法创建一个翻译表。
345-3、功能
根据给定的转换表,将Series中的每个字符串的字符按照表中的映射进行更换,如果转换表将某些字符映射为None,那么这些字符会在结果字符串中被删除。
345-4、返回值
返回一个pandas.Series对象,此中包罗了根据翻译表进行字符更换后的字符串。
345-5、阐明
无
345-6、用法
345-6-1、数据准备
345-6-2、代码示例
- # 345、pandas.Series.str.translate方法
- import pandas as pd
- # 示例数据
- data = pd.Series(['hello world', 'goodbye moon', '123456'])
- # 创建翻译表:将 'h' 替换为 'H',将 'o' 替换为 '0',删除 'e'
- translation_table = str.maketrans({'h': 'H', 'o': '0', 'e': None})
- # 使用translate进行字符替换
- result = data.str.translate(translation_table)
- print("Result (translate):")
- print(result)
复制代码 345-6-3、结果输出
- # 345、pandas.Series.str.translate方法
- # Result (translate):
- # 0 Hll0 w0rld
- # 1 g00dby m00n
- # 2 123456
- # dtype: object
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