要處理文本數(shù)據(jù)，需要比數(shù)字類型的數(shù)據(jù)更多的清理步驟。為了從文本數(shù)據(jù)中提取有用和信息，通常需要執(zhí)行幾個預處理和過濾步驟。

Pandas 庫有許多可以輕松簡單地處理文本數(shù)據(jù)函數(shù)和方法。在本文中，我介紹將學習 5 種可用于過濾文本數(shù)據(jù)（即字符串）的不同方法：

• 是否包含一系列字符
• 求字符串的長度
• 判斷以特定的字符序列開始或結束
• 判斷字符為數(shù)字或字母數(shù)字
• 查找特定字符序列的出現(xiàn)次數(shù)

首先我們導入庫和數(shù)據(jù)

 import pandas as pd
 df = pd.read_csv("example.csv")
 df

我們這個樣例的DataFrame 包含 6 行和 4 列。我們將使用不同的方法來處理 DataFrame 中的行。第一個過濾操作是檢查字符串是否包含特定的單詞或字符序列，使用 contains 方法查找描述字段包含“used car”的行。但是要獲得pandas中的字符串需要通過 Pandas 的 str 訪問器，代碼如下：

 df[df["description"].str.contains("used car")]

但是為了在這個DataFrame中找到所有的二手車，我們需要分別查找“used”和“car”這兩個詞，因為這兩個詞可能同時出現(xiàn)，但是并不是連接在一起的：

 df[df["description"].str.contains("used") &
    df["description"].str.contains("car")]

可以看到最后一行包含“car”和“used”，但不是一起。

下一個方法是根據(jù)字符串的長度進行過濾。假設我們只對超過 15 個字符的描述感興趣?？梢允褂脙?nèi)置的 len 函數(shù)來執(zhí)行此操作，如下所示：

df[df["description"].apply(lambda x: len(x) > 15)]

這里就需要編寫了一個 lambda 表達式，通過在表達式中使用 len 函數(shù)獲取長度并使用apply函數(shù)將其應用到每一行。執(zhí)行此操作的更常用和有效的方法是通過 str 訪問器來進行：

df[df["description"].str.len() > 15]

我們可以分別使用startswith和endswith基于字符串的第一個或最后一個字母進行過濾。

df[df["lot"].str.startswith("A")]

這個方法也能夠檢查前 n 個字符。例如，我們可以選擇以“A-0”開頭的行：

df[df["lot"].str.startswith("A-0")]

Python 的內(nèi)置的字符串函數(shù)都可以應用到Pandas DataFrames 中。例如，在價格列中，有一些非數(shù)字字符，如 $ 和 k。我們可以使用 isnumeric 函數(shù)過濾掉。

df[df["price"].apply(lambda x: x.isnumeric()==True)]

同樣如果需要保留字母數(shù)字（即只有字母和數(shù)字），可以使用 isalphanum 函數(shù)，用法與上面相同。

count 方法可以計算單個字符或字符序列的出現(xiàn)次數(shù)。例如，查找一個單詞或字符出現(xiàn)的次數(shù)。

我們這里統(tǒng)計描述欄中的“used”的出現(xiàn)次數(shù)：

 df["description"].str.count("used")
 
 # 結果
 0    1
 1    0
 2    1
 3    1
 4    1
 5    0
 Name: description, dtype: int64

如果想使用它進行條件過濾，只需將其與一個值進行比較，如下所示：

 df[df["description"].str.count("used") < 1]

非常簡單吧

本文介紹了基于字符串值的 5 種不同的 Pandas DataFrames 方式。雖然一般情況下我們更關注數(shù)值類型的數(shù)據(jù)，但文本數(shù)據(jù)同樣重要，并且包含許多有價值的信息。能夠對文本數(shù)據(jù)進行清理和預處理對于數(shù)據(jù)分析和建模至關重要。

附：pandas 中 按條件過濾字符串類型的值

一、使用~對字符串值取反：

1、測試數(shù)據(jù)

test_df
    total_bill    tip    smoker    day    time    size    tip_pct
57    26.41    1.50    No    Sat    Dinner    2    0.056797
0    16.99    1.01    No    Sun    Dinner    2    0.059447
48    28.55    2.05    No    Sun    Dinner    3    0.071804
146    18.64    1.36    No    Thur    Lunch    3    0.072961
130    19.08    1.50    No    Thur    Lunch    2    0.078616
237    32.83    1.17    Yes    Sat    Dinner    2    0.035638
102    44.30    2.50    Yes    Sat    Dinner    3    0.056433
187    30.46    2.00    Yes    Sun    Dinner    5    0.065660
210    30.06    2.00    Yes    Sat    Dinner    3    0.066534
240    27.18    2.00    Yes    Sat    Dinner    2    0.073584

2、需求：取出 day 字段中值不為 ‘Sta’,‘Sun’ 的記錄

test_df[~test_df['day'].str.contains('|'.join(['Sat', 'Sun']))]
    total_bill    tip    smoker    day    time    size    tip_pct
146    18.64    1.36    No    Thur    Lunch    3    0.072961
130    19.08    1.50    No    Thur    Lunch    2    0.078616

總結

到此這篇關于通過5個例子讓你學會Pandas中字符串過濾的文章就介紹到這了,更多相關Pandas字符串過濾內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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