Python|熊猫系列.str.len()
Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。
Pandas str.len()方法用于确定 Pandas 系列中每个字符串的长度。此方法仅适用于字符串系列。
由于这是一个字符串方法，因此每次调用此方法之前都必须加上 .str前缀。否则会报错。
Syntax: Series.str.len()
Return type: Series of integer values. NULL values might be present too depending upon caller series.
要下载代码中使用的 CSV，请单击此处。在以下示例中，使用的数据框包含一些 NBA 球员的数据。下面附上任何操作之前的数据帧图像。 _0.png)
示例 #1：计算字符串系列的长度（dtype=str）
在本例中，Name 列的字符串长度是使用 str.len() 方法计算的。 Series 的 dtype 已经是字符串。所以不需要数据类型转换。在执行任何操作之前，将删除空行以避免错误。
# importing pandas module
import pandas as pd
# reading csv file from url
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# dropping null value columns to avoid errors
data.dropna(inplace = True)
# creating new column for len
# passing values through str.len()
data["Name Length"]= data["Name"].str.len()
# display
data
输出：
如输出图像所示，返回 name 列中每个字符串的长度。 _1.png)
笔记：
- 此方法不计算整数或浮点系列的长度。由于它不是字符串系列，因此会出错。该系列需要先转换（在下一个示例中显示）
- 没有处理空值的参数。空值也会在输出字符串中返回空值。
示例 #2：
在这个例子中，salary 列的长度是使用 str.len() 方法计算的。由于该系列是作为 float64 dtype 导入的，因此首先使用 .astype() 方法将其转换为字符串。
# importing pandas module
import pandas as pd
# reading csv file from url
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# dropping null value columns to avoid errors
data.dropna(inplace = True)
# converting to string dtype
data["Salary"]= data["Salary"].astype(str)
# passing values
data["Salary Length"]= data["Salary"].str.len()
# converting back to float dtype
data["Salary"]= data["Salary"].astype(float)
# display
data
输出：
如输出所示，int 或 float 系列的长度只能通过将其转换为字符串dtype 来计算。 _2.png)