Pandas數據分析之pandas文本處理
更新時間：2022年08月12日 10:39:48 作者：阡之塵埃
這篇文章主要介紹了Pandas數據分析之pandas文本處理，pandas對文本數據也有很多便捷處理方法，可以不用寫循環(huán)，向量化操作運算速度快，還可以進行高級的正則表達式，各種復雜的邏輯篩選和匹配提取信息
前言
pandas對文本數據也有很多便捷處理方法，可以不用寫循環(huán)，向量化操作運算速度快，還可以進行高級的正則表達式，各種復雜的邏輯篩選和匹配提取信息。對于機器學習來說，從文本中做特征工程很是很有用的。
還是先導入包，讀取案例數據：
import numpy as np import pandas as pd data = 'https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx' df = pd.read_excel(data)
文本數據類型
#object 和 StringDtype 是 Pandas 的兩個文本類型，不過作為新的數據類型，官方推薦 StringDtype 的使用。
#默認情況下，文本數據會被推斷為 object 類型。
pd.Series(['a', 'b', 'c'])
string 類型需要專門進行指定：
pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string") pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype=pd.StringDtype())
?轉換,可以從其他類型轉換到這兩個類型：
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'])
s.astype("object") # 轉換為 object
s.astype("string") # 轉換為 string
# 類型轉換，支持 string 類型
df.convert_dtypes().dtypes推薦使用StringDtype類型取處理文本
字符操作
我們可以使用 .str.<method> 訪問器（Accessors）來對內容進行字符操作：
生成案例數據：
s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba','Baca', np.nan, 'CABA','dog', 'cat'], dtype="string") s
s.str.lower()# 轉為小寫
對于非字符類型我們可以先進行轉換，再使用
# 轉為 object
df.Q1.astype(str).str
# 轉為 StringDtype
df.team.astype("string").str
df.Q1.astype(str).astype("string").str
?.str后要展示數據要進行分割
#.str后要展示數據要進行分割
df.team.astype("string").str.strip()#等價于df.team.astype("string")
對索引進行操作：
df.index.str.lower()
# 對表頭，列名進行操作
df.columns.str.lower()
df.columns.str.strip() #相當于df.columns
#如果對數據連續(xù)進行字符操作，則每個操作都要使用 .str 方法：
df.columns.str.strip().str.lower().str.replace('q', '_')
文本格式
格式轉化：
#格式轉換 s = pd.Series(['lower', 'CAPITALS', 'this is a sentence', 'SwApCaSe']) s.str.lower() # 轉為小寫 s.str.upper() # 轉為大寫 s.str.title() # 標題格式，每個單詞大寫 s.str.capitalize() # 首字母大寫 s.str.swapcase() # 大小寫互換 s.str.casefold() # 轉為小寫，支持其他語言如德語
文本對齊
類似字符串的格式化，可以填充或者對齊
# 居中對齊，寬度為10，用 - 填充 s.str.center(10, fillchar='-') # 左對齊 s.str.ljust(10, fillchar='-') # 右對齊 s.str.rjust(10, fillchar='-')
?指定寬度，填充內容對齊方式，填充內容
# side{‘left', ‘right', ‘both'}, default ‘left'
s.str.pad(width=10, side='left', fillchar='-')
# 填充對齊
s.str.zfill(10) # 生成字符，不足10位的前邊加0
?文本計數和編碼
# 指定字母的數量
s.str.count('a')
# 支持正則，包含 abc 三個字母的總數
s.str.count(r'a|b|c')
# 字符長度
s.str.len()
# 編碼
s.str.encode('utf-8')
# 解碼
s.str.decode('utf-8')
# 字符串的Unicode普通格式
# form{‘NFC', ‘NFKC', ‘NFD', ‘NFKD'}
s.str.normalize('NFC')
格式判斷
#類別判斷,以下方法可以判斷文本的相關格式：
# 檢查字母和數字字符 s.str.isalpha() # 是否純英文數字單詞組成 s.str.isalnum() # 是否單詞、數字或者它們組合形式組成
請注意，對于字母數字檢查，針對混合了任何額外標點或空格的字符的檢查將計算為 False
s.str.isdecimal() # 是否數字 0-9 組成合規(guī)10進制數字 s.str.isdigit() # 同 但可識別 unicode中的上標和下標數字 s.str.isnumeric() # 是否可識別為一個數字，同 isdigit 可識別分數 s.str.isdecimal() #是否為小數 s.str.isspace() # 是否空格 s.str.islower() # 是否小寫 s.str.isupper() # 是否大寫 s.str.istitle() # 是否標題格式，只有第一個字母大寫
wrap將長文本拆分開指定寬度的字符，用換行連接
s.str.wrap(10)
文本高級處理
文本分割
#對內容中的下劃線進行了分隔，分隔后每個內容都成為了一個列表，其中對空值是不起作用的。
s2 = pd.Series(['a_b_c', 'c_d_e', np.nan, 'f_g_h'], dtype="string")
s2.str.split('_')
分隔后可以使用 get 或者 [] 來取出相應內容，不過 [] 是列表切片操作更加靈活，不僅可以取出單個內容，也可以取出多個內容組成的片斷。
取出每行第二個，列表索引從 0 開始
s2.str.split('_').str[1]
# get 只能傳一個值
s2.str.split('_').str.get(1)
# [] 可以使用切片操作
s2.str.split('_').str[1:3]
s2.str.split('_').str[:-2]
# 如果不指定分隔符，會按空格進行分隔
s2.str.split()
# 限制分隔的次數，從左開始，剩余的不分隔
s2.str.split(n=2)##字符展開,使用 split 可以將分隔后的數據展開形成新的行內容。
s2.str.split('_', expand=True)
# 指定展開列數，n 為切片右值
s2.str.split('_', expand=True, n=1)
#rsplit 和 split一樣，只不過它是從右邊開始分隔，如果沒有n參數，rsplit和split的輸出是相同的。
s2.str.rsplit('_', expand=True, n=1)
#使用正則，對于規(guī)則比較復雜的，分隔符處可以傳入正則表達式：
s = pd.Series(["1+1=2"]) s.str.split(r"\+|=", expand=True)
文本切片選擇 slice
#可以使用 .str.slice() 將指定的內容切除掉，不過還是推薦使用 s.str[]來實現，這樣和Python字符串列表操作是一樣的
s = pd.Series(["koala", "fox", "chameleon"]) s.str.slice() # 不做任何事 s.str.slice(1) # 切掉第一個字符 s.str.slice(start=1) #同上
其他參數用法：
# 切除最后一個以前的，留下最后一個 s.str.slice(start=-1) # s.str[-1] # 切除第二位以后的 s.str.slice(stop=2) # s.str[:2] # 切除步長為2的內容 s.str.slice(step=2) # s.str[::2] # 切除從開頭開始，第4位以后并且步長在3的內容 # 同 s.str[0:5:3] s.str.slice(start=0, stop=5, step=3)
劃分 partition
#.str.partition可以將文本按分隔符號劃分為三個部分，形成一個新的 DataFrame或者相關數據類型。
s = pd.Series(['Linda van der Berg', 'George Pitt-Rivers']) s.str.partition()
其他：
# 從右開始劃分
s.str.rpartition()
# 指定符號
s.str.partition('-')
# 劃分為一個元組列
s.str.partition('-', expand=False)
# 對索引進行劃分
idx = pd.Index(['X 123', 'Y 999'])
idx.str.rpartition() 
文本替換
s = pd.Series(['12', '-$10', '$10,000'], dtype="string")
s.str.replace('$', '')
s.str.replace(r'$|,', '')#逗號也替換
#如果我們替換 -$ 則發(fā)現不起作用，是因為替換字符默認是支持正則的（可以使用 regex=False 不支持），可以進行轉義來實現。
s.str.replace('-$', '') # 不起作用
s.str.replace(r'-\$', '-') # 進行轉義后正常指定位置替換
#slice_replace 可以將保留選定內容，剩余內容進行替換：
s = pd.Series(['a', 'ab', 'abc', 'abdc', 'abcde']) # 保留第一個，其他的替換或者追加 X s.str.slice_replace(1, repl='X')
# 指定位置前刪除并用 X 替換
s.str.slice_replace(stop=2, repl='X')
# 指定區(qū)間的內容被替換
s.str.slice_replace(start=1, stop=3, repl='X')
重復替換
# 對整體重復兩次 pd.Series(['a', 'b', 'c']).repeat(repeats=2) # 對每個行內的內容重復兩次 pd.Series(['a', 'b', 'c']).str.repeat(repeats=2) # 指定每行重復幾次 pd.Series(['a', 'b', 'c']).str.repeat(repeats=[1, 2, 3])
文本連接
#方法 s.str.cat 可以做文本連接的功能，下面介紹如何將序列的文本或者兩個文本序列連接在一起的方法。
#自身的連接 s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype="string") s.str.cat(sep=',') # 'a,b,c,d' s.str.cat()
對空值的處理：
t = pd.Series(['a', 'b', np.nan, 'd'], dtype="string") t.str.cat(sep=',') #'a,b,d' t.str.cat(sep=',', na_rep='-')
#指定列表序列連接
s.str.cat(['A', 'B', 'C', 'D'])
s.str.cat(t, na_rep='-')#空值處理
當然我們也可以使用 pd.concat 來進行鏈接兩個序列:
d = pd.concat([t, s], axis=1) ''' 0 1 0 a a 1 b b 2 <NA> c 3 d d''' # 兩次連接 s.str.cat(d, na_rep='-')
文本連接的對齊方式：
u = pd.Series(['b', 'd', 'a', 'c'],
index=[1, 3, 0, 2],
dtype="string")
# 以左邊索的為主
s.str.cat(u)
s.str.cat(u, join='left')
# 以右邊的索引為主
s.str.cat(u, join='right')
# 其他
s.str.cat(t, join='outer', na_rep='-')
s.str.cat(t, join='inner', na_rep='-')文本查詢
#查詢 findall
s = pd.Series(['Lion', 'Monkey', 'Rabbit'])
s.str.findall('Monkey')
'''
0 []
1 [Monkey]
2 []
dtype: object
'''
# 大小寫敏感，不會查出內容
s.str.findall('MONKEY')
s.str.findall('on') #包含on
#利用正則查詢和給定文本相同的內容：
# 忽略大小寫
import re
s.str.findall('MONKEY', flags=re.IGNORECASE)
# 以 on 結尾
s.str.findall('on$')
# 包含多個的會形成一個列表
s.str.findall('b')
#可以使用str.find匹配返回匹配結果的位置（從0開始），-1為不匹配：
s.str.find('Monkey')
s1 = pd.Series(['Mouse', 'dog', 'house and parrot', '23', np.NaN])
s1.str.contains('og', regex=False)
文本包含
#包含 contains
#判斷字符是否有包含關系，經常用在數據篩選中。它默認是支持正則的，如果不需要可以關掉。na=nan 可以指定
s1 = pd.Series(['Mouse', 'dog', 'house and parrot', '23', np.NaN])
s1.str.contains('og', regex=False)
#可以用在數據查詢篩選中：
# 名字包含 A 字母
df.loc[df.name.str.contains('A')]
# 包含 A 或者 C
df.loc[df.name.str.contains('A|C')]
# 忽略大小寫
import re
df.loc[df.name.str.contains('A|C', flags=re.IGNORECASE)]
# 包含數字
df.loc[df.name.str.contains('\d')]另外，.str.startswith 和 .str.endswith 還可以指定開頭還是結尾包含：
s = pd.Series(['bat', 'Bear', 'cat', np.nan])
s.str.startswith('b')
# 對空值的處理
s.str.startswith('b', na=False)
s.str.endswith('t')
s.str.endswith('t', na=False)
文本匹配
#匹配 match，確定每個字符串是否與正則表達式匹配。 pd.Series(['1', '2', '3a', '3b', '03c'], dtype="string").str.match(r'[0-9][a-z]')
文本提取
#提取 extract， .str.extract 可以利用正則將文本中的數據提取出來形成單獨的列，下列中正則將文本分為兩部分，
#第一部分匹配 ab 三個字母，第二位匹配數字，最終得這兩列，c3 由于無法匹配，最終得到兩列空值。
s=pd.Series(['a1', 'b2', 'c3'],dtype="string") s.str .extract(r'([ab])(\d)', expand=True)
#expand 參數如果為真則返回一個 DataFrame，不管是一列還是多列，為假時只有一列時才會返回一個 Series/Index。
s.str.extract(r'([ab])?(\d)')
#3是數值，匹配上了
# 取正則組的命名為列名 s.str.extract(r'(?P<letter>[ab])(?P<digit>\d)')
#匹配全部，會將一個文本中所有符合規(guī)則的匹配出來，最終形成一個多層索引數據：
s = pd.Series(["a1a2", "b1b7", "c1"],index=["A", "B", "C"], dtype="string") two_groups = '(?P<letter>[a-z])(?P<digit>[0-9])' s.str.extract(two_groups, expand=True) # 單次匹配
s.str.extractall(two_groups)
提取虛擬變量
#可以從字符串列中提取虛擬變量。 例如用“ |”分隔：
s = pd.Series(['a', 'a|b', np.nan, 'a|c'], dtype="string") s.str.get_dummies(sep='|')
#也可以對索引進行這種操作：
idx = pd.Index(['a', 'a|b', np.nan, 'a|c']) idx.str.get_dummies(sep='|')
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