python pandas Series str属性的使用

使用pandas对excel的数据进行操作时，可以使用Series 对象的str属性，完成各种操作，比如以下str对应的函数

df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3)

df["家庭住址"].str.contains("广")

df["姓名"].str.startswith("黄") 

df["英文名"].str.endswith("e")

df["电话号码"].str.count("3")

df["姓名"].str.get(-1)
df["身高"].str.split(":")
df["身高"].str.split(":").str.get(0)

df["性别"].str.len()

df["英文名"].str.upper()
df["英文名"].str.lower()

df["家庭住址"].str.pad(10,fillchar="*")      # 相当于ljust()
df["家庭住址"].str.pad(10,side="right",fillchar="*")    # 相当于rjust()
df["家庭住址"].str.center(10,fillchar="*")

df["性别"].str.repeat(3)

df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4)

df["身高"].str.replace(":","-")

df["收入"].str.replace("\d+\.\d+","正则")

df["身高"].str.split(":")
# split方法，搭配expand参数
df[["身高描述","final身高"]] = df["身高"].str.split(":",expand=True)
df
# split方法搭配join方法
df["身高"].str.split(":").str.join("?"*5)

df["姓名"].str.len()
df["姓名"] = df["姓名"].str.strip()
df["姓名"].str.len()

df["身高"]
df["身高"].str.findall("[a-zA-Z]+")

df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+)")
# extractall提取得到复合索引
df["身高"].str.extractall("([a-zA-Z]+)")
# extract搭配expand参数
df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+).*?([a-zA-Z]+)",expand=True)