使用pandas批量處理矢量化字符串的實(shí)例講解
進(jìn)行已經(jīng)矢量化后的字符串?dāng)?shù)據(jù)，可以使用pandas的Series數(shù)據(jù)對象的map方法。這樣，對于未經(jīng)矢量化的數(shù)據(jù)也可以先進(jìn)行數(shù)據(jù)的矢量化轉(zhuǎn)換然后再進(jìn)行相應(yīng)的處理。
舉例實(shí)現(xiàn)字符串?dāng)?shù)據(jù)的操作，編寫代碼如下：
#!/usr/bin/python import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame seriers_data = Series(['Hello','Python','Data','World']) print(seriers_data.map(str.lower))
程序的運(yùn)行結(jié)果如下：
GreydeMac-mini:chapter07 greyzhang$ vim series_map.py GreydeMac-mini:chapter07 greyzhang$ python series_map.py 0 hello 1 python 2 data 3 world dtype: object
上面的例子中，先對列表形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行了向量化的處理，講數(shù)據(jù)處理成pandas的Series對象類型，然后進(jìn)行矢量化的操作。通過Series的map方法對每個(gè)字符串進(jìn)行了全都轉(zhuǎn)換成小寫字母的操作。
以上這篇使用pandas批量處理矢量化字符串的實(shí)例講解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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