Python | Pandas处理文本数据

在数据分析领域，经常需要处理文本数据。 Python中的Pandas库为我们提供了丰富的功能来处理文本数据。

Pandas中的文本数据类型

在Pandas中，有两种主要的文本数据类型：object和category。

object类型

object类型是一个通用的数据类型，可以接受任何Python对象，并且可以用于存储任何类型的数据，包括字符串。

category类型

category类型是一种特殊的object类型，它表示有限的、固定数量的值。 category类型对于频繁重复的值非常有用，因为它可以显著减少数据的存储空间。

常用的Pandas文本处理函数

在Pandas中，有很多有用的函数可以用来处理文本数据。 下面是一些常用的函数：

str.lower()和str.upper()

这两个函数可以用来将文本转换为小写或大写字母。 例如：

import pandas as pd

s = pd.Series(['Hello', 'World'])

s_lower = s.str.lower()

s_upper = s.str.upper()

print(s_lower)

print(s_upper)

输出结果：

0    hello
1    world
dtype: object

0    HELLO
1    WORLD
dtype: object

str.strip()

该函数可以用来删除文本中的空格。 如果没有指定参数，则默认删除前后的空格。 例如：

import pandas as pd

s = pd.Series(['   Hello   ', '   World   '])

s_stripped = s.str.strip()

print(s_stripped)

输出结果：

0    Hello
1    World
dtype: object

str.split()

该函数可以用来将文本分割为多个字符串。 分割符可以是任何字符。 例如：

import pandas as pd

s = pd.Series(['Hello,World', 'Goodbye,Moon'])

s_split = s.str.split(',')

print(s_split)

输出结果：

0    [Hello, World]
1    [Goodbye, Moon]
dtype: object

str.len()

该函数可以用来获取文本的长度。 例如：

import pandas as pd

s = pd.Series(['Hello', 'World'])

s_len = s.str.len()

print(s_len)

输出结果：

0    5
1    5
dtype: int64

总结

Pandas库提供了很多方便的文本处理函数，可以在数据分析中提高我们的工作效率。 以上只是一部分常用函数的介绍，Pandas还有很多其他的函数可供使用。