Python酷库之旅-第三方库Pandas(082)

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

1. # 341、pandas.Series.str.startswith方法
2. pandas.Series.str.startswith(pat, na=None)
3. Test if the start of each string element matches a pattern.
5. Equivalent to str.startswith().
7. Parameters:
8. pat
9. str or tuple[str, …]
10. Character sequence or tuple of strings. Regular expressions are not accepted.
12. na
13. object, default NaN
14. 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.
16. Returns:
17. Series or Index of bool
18. A Series of booleans indicating whether the given pattern matches the start of each string element.

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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

1. 无

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341-6-2、代码示例

1. # 341、pandas.Series.str.startswith方法
2. import pandas as pd
3. # 示例数据
4. data = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry', None, 'apricot'])
5. # 检查是否以 "ap" 开头
6. result1 = data.str.startswith("ap")
7. # 检查是否以 "ba" 开头，并将 NaN 视为 False
8. result2 = data.str.startswith("ba", na=False)
9. # 检查是否以 "ap" 或 "ch" 开头
10. result3 = data.str.startswith(("ap", "ch"))
11. print("Result1 (startswith 'ap'):")
12. print(result1)
13. print("\nResult2 (startswith 'ba', na=False):")
14. print(result2)
15. print("\nResult3 (startswith 'ap' or 'ch'):")
16. print(result3)

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341-6-3、结果输出

1. # 341、pandas.Series.str.startswith方法
2. # Result1 (startswith 'ap'):
3. # 0     True
4. # 1    False
5. # 2    False
6. # 3     None
7. # 4     True
8. # dtype: object
9. #
10. # Result2 (startswith 'ba', na=False):
11. # 0    False
12. # 1     True
13. # 2    False
14. # 3    False
15. # 4    False
16. # dtype: bool
17. #
18. # Result3 (startswith 'ap' or 'ch'):
19. # 0     True
20. # 1    False
21. # 2     True
22. # 3     None
23. # 4     True
24. # dtype: object

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342、pandas.Series.str.strip方法

342-1、语法

1. # 342、pandas.Series.str.strip方法
2. pandas.Series.str.strip(to_strip=None)
3. Remove leading and trailing characters.
5. 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().
7. Parameters:
8. to_strip
9. str or None, default None
10. Specifying the set of characters to be removed. All combinations of this set of characters will be stripped. If None then whitespaces are removed.
12. Returns:
13. Series or Index of object.

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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

1. 无

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342-6-2、代码示例

1. # 342、pandas.Series.str.strip方法
2. import pandas as pd
3. # 示例数据
4. data = pd.Series(['  apple  ', 'banana\n', '\tcherry\t', ' apricot ', 'mango'])
5. # 默认移除空白字符
6. result1 = data.str.strip()
7. # 移除指定字符'a', 'b'
8. result2 = data.str.strip("ab")
9. # 移除换行符'\n'和制表符'\t'
10. result3 = data.str.strip("\n\t")
11. print("Result1 (default strip):")
12. print(result1)
13. print("\nResult2 (strip 'a' and 'b'):")
14. print(result2)
15. print("\nResult3 (strip '\\n' and '\\t'):")
16. print(result3)

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342-6-3、结果输出

1. # 342、pandas.Series.str.strip方法
2. # Result1 (default strip):
3. # 0      apple
4. # 1     banana
5. # 2     cherry
6. # 3    apricot
7. # 4      mango
8. # dtype: object
9. #
10. # Result2 (strip 'a' and 'b'):
11. # 0       apple
12. # 1        nana\n
13. # 2    \tcherry\t
14. # 3      apricot
15. # 4         mango
16. # dtype: object
17. #
18. # Result3 (strip '\n' and '\t'):
19. # 0      apple
20. # 1       banana
21. # 2       cherry
22. # 3     apricot
23. # 4        mango
24. # dtype: object

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343、pandas.Series.str.swapcase方法

343-1、语法

1. # 343、pandas.Series.str.swapcase方法
2. pandas.Series.str.swapcase()
3. Convert strings in the Series/Index to be swapcased.
5. Equivalent to str.swapcase().
7. Returns:
8. Series or Index of object.

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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

1. 无

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343-6-2、代码示例

1. # 343、pandas.Series.str.swapcase方法
2. import pandas as pd
3. # 示例数据
4. data = pd.Series(['Apple', 'bAnAnA', 'ChErry', 'apricot', 'MANGO'])
5. # 大小写互换
6. result = data.str.swapcase()
7. print("Result (swapcase):")
8. print(result)

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343-6-3、结果输出

1. # 343、pandas.Series.str.swapcase方法
2. # Result (swapcase):
3. # 0      aPPLE
4. # 1     BaNaNa
5. # 2     cHeRRY
6. # 3    APRICOT
7. # 4      mango
8. # dtype: object

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344、pandas.Series.str.title方法

344-1、语法

1. # 344、pandas.Series.str.title方法
2. pandas.Series.str.title()
3. Convert strings in the Series/Index to titlecase.
5. Equivalent to str.title().
7. Returns:
8. Series or Index of object.

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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

1. 无

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344-6-2、代码示例

1. # 344、pandas.Series.str.title方法
2. import pandas as pd
3. # 示例数据
4. data = pd.Series(['apple pie', 'BaNana Split', 'cherry tart', 'apricot jam', 'MANGO salad'])
5. # 转换为标题格式
6. result = data.str.title()
7. print("Result (title):")
8. print(result)

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344-6-3、结果输出

1. # 344、pandas.Series.str.title方法
2. # Result (title):
3. # 0       Apple Pie
4. # 1    Banana Split
5. # 2     Cherry Tart
6. # 3     Apricot Jam
7. # 4     Mango Salad
8. # dtype: object

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345、pandas.Series.str.translate方法

345-1、语法

1. # 345、pandas.Series.str.translate方法
2. pandas.Series.str.translate(table)
3. Map all characters in the string through the given mapping table.
5. Equivalent to standard str.translate().
7. Parameters:
8. table
9. dict
10. 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.
12. Returns:
13. Series or Index.

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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

1. 无

复制代码

345-6-2、代码示例

1. # 345、pandas.Series.str.translate方法
2. import pandas as pd
3. # 示例数据
4. data = pd.Series(['hello world', 'goodbye moon', '123456'])
5. # 创建翻译表：将 'h' 替换为 'H'，将 'o' 替换为 '0'，删除 'e'
6. translation_table = str.maketrans({'h': 'H', 'o': '0', 'e': None})
7. # 使用translate进行字符替换
8. result = data.str.translate(translation_table)
9. print("Result (translate):")
10. print(result)

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345-6-3、结果输出

1. # 345、pandas.Series.str.translate方法
2. # Result (translate):
3. # 0     Hll0 w0rld
4. # 1    g00dby m00n
5. # 2         123456
6. # dtype: object

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