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通過5個(gè)例子讓你學(xué)會(huì)Pandas中的字符串過濾

 更新時(shí)間:2022年08月29日 09:23:51   作者:deephub  
毋庸置疑Pandas是使用最廣泛的Python庫之一,它提供了許多功能和方法來執(zhí)行有效的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何通過5個(gè)例子讓你學(xué)會(huì)Pandas中字符串過濾的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

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(gè)預(yù)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(xué)習(xí) 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(jié)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(dǎo)入庫和數(shù)據(jù)

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

我們這個(gè)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(gè)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(gè)DataFrame中找到所有的二手車,我們需要分別查找“used”和“car”這兩個(gè)詞,因?yàn)檫@兩個(gè)詞可能同時(shí)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(gè)方法是根據(jù)字符串的長度進(jìn)行過濾。假設(shè)我們只對超過 15 個(gè)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(gè) lambda 表達(dá)式,通過在表達(dá)式中使用 len 函數(shù)獲取長度并使用apply函數(shù)將其應(yīng)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(jìn)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(gè)或最后一個(gè)字母進(jìn)行過濾。

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

這個(gè)方法也能夠檢查前 n 個(gè)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(yīng)用到Pandas DataFrames 中。例如,在價(jià)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(jì)算單個(gè)字符或字符序列的出現(xiàn)次數(shù)。例如,查找一個(gè)單詞或字符出現(xiàn)的次數(shù)。

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

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

如果想使用它進(jìn)行條件過濾,只需將其與一個(gè)值進(jìn)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(guān)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(jià)值的信息。能夠?qū)ξ谋緮?shù)據(jù)進(jìn)行清理和預(yù)處理對于數(shù)據(jù)分析和建模至關(guān)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(jié)

到此這篇關(guān)于通過5個(gè)例子讓你學(xué)會(huì)Pandas中字符串過濾的文章就介紹到這了,更多相關(guān)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(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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