检查字符串长度 - Python

在pandas中，有时需要检查字符串的长度，以便确保数据的格式正确。本文将介绍如何使用pandas来检查字符串的长度以及如何对长度不符合要求的字符串进行处理。

检查字符串长度

要检查pandas DataFrame中字符串列（Series）的长度，可以使用Series.str.len()方法。该方法返回字符串列中每个字符串的长度。

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
                   'Age': [25, 32, 18, 47],
                   'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Berlin']})
df['Name_Length'] = df['Name'].str.len()  # 在DataFrame中添加字符串长度列
print(df)

输出结果如下：

    Name  Age      City  Name_Length
0  Alice   25  New York            5
1    Bob   32     Paris            3
2  Cathy   18    London            5
3  David   47    Berlin            5

可以看到，Name_Length列包含了每个Name列中字符串的长度。

处理不符合要求的字符串

有时候，字符串长度可能不符合要求，需要进行处理。比如，如果我们要求所有Name列的字符串长度都必须为5个字符，那么长度不为5的行应该被删除或进行其他处理。

下面是一个例子，展示如何删除长度不为5的行。

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
                   'Age': [25, 32, 18, 47],
                   'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Berlin']})

# 删除Name列中长度不为5的行
mask = (df['Name'].str.len() == 5)
df = df.loc[mask]

print(df)

输出结果如下：

    Name  Age      City
0  Alice   25  New York
2  Cathy   18    London
3  David   47    Berlin

可以看到，第二行的Bob被删除了，因为它的长度不是5个字符。

如果我们需要对长度不为5的行进行其他处理，比如将其替换为一个默认值，我们可以使用Series.where()方法。

# 将Name列中长度不为5的行替换为'Default'
df['Name'] = df['Name'].where(df['Name'].str.len() == 5, 'Default')

print(df)

输出结果如下：

      Name  Age      City
0    Alice   25  New York
2    Cathy   18    London
3    David   47    Berlin
1  Default   32     Paris

可以看到，第二行的'Bob'被替换成了'Default'，因为它的长度不是5个字符。