用了的都说好 | 详解16个Pandas函数，让你的 “数据清洗” 能力提高100倍！

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昨天为大家发布了一篇文章，深受大家的喜欢。

总结了这67个pandas函数，完美解决数据处理，拿来即用！

趁热打铁，黄同学今天再次为大家 “详解16Pandas函数”，真滴超级好用！

本文介绍

你有没有这样一种感觉，为什么到自己手上的数据，总是乱七八糟？

作为一个数据分析师来说，数据清洗是必不可少的环节。有时候由于数据太乱，往往需要花费我们很多时间去处理它。因此掌握更多的数据清洗方法，会让你的能力调高100倍。

本文基于此，讲述Pandas中超级好用的str矢量化字符串函数，学了之后，瞬间感觉自己的数据清洗能力提高了。

1个数据集，16个Pandas函数

数据集是黄同学精心为大家编造，只为了帮助大家学习到知识。数据集如下：

import pandas as pd

df ={'姓名':[' 黄同学','黄至尊','黄老邪 ','陈大美','孙尚香'], '英文名':['Huang tong_xue','huang zhi_zun','Huang Lao_xie','Chen Da_mei','sun shang_xiang'], '性别':['男','women','men','女','男'], '身份证':['463895200003128433','429475199912122345','420934199110102311','431085200005230122','420953199509082345'], '身高':['mid:175_good','low:165_bad','low:159_bad','high:180_verygood','low:172_bad'], '家庭住址':['湖北广水','河南信阳','广西桂林','湖北孝感','广东广州'], '电话号码':['13434813546','19748672895','16728613064','14561586431','19384683910'], '收入':['1.1万','8.5千','0.9万','6.5千','2.0万']}
df = pd.DataFrame(df)
df

  

 

  
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结果如下：

观察上述数据，数据集是乱的。接下来，我们就用16个Pandas来对上述数据，进行数据清洗。

① cat函数：用于字符串的拼接

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

  

 

  
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结果如下：

② contains：判断某个字符串是否包含给定字符

df["家庭住址"].str.contains("广")

  

 

  
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结果如下：

③ startswith/endswith：判断某个字符串是否以…开头/结尾

# 第一个行的“ 黄伟”是以空格开头的
df["姓名"].str.startswith("黄") 
df["英文名"].str.endswith("e")

  

 

  
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结果如下：

④ count：计算给定字符在字符串中出现的次数

df["电话号码"].str.count("3")

  

 

  
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结果如下：

⑤ get：获取指定位置的字符串

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

  

 

  
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结果如下：

⑥ len：计算字符串长度

df["性别"].str.len()

  

 

  
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结果如下：

⑦ upper/lower：英文大小写转换

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

  

 

  
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结果如下：

⑧ pad+side参数/center：在字符串的左边、右边或左右两边添加给定字符

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="*")

  

 

  
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结果如下：

⑨ repeat：重复字符串几次

df["性别"].str.repeat(3)

  

 

  
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结果如下：

⑩ slice_replace：使用给定的字符串，替换指定的位置的字符

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

  

 

  
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结果如下：

⑪ replace：将指定位置的字符，替换为给定的字符串

df["身高"].str.replace(":","-")

  

 

  
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结果如下：

⑫ replace：将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式)

• replace中传入正则表达式，才叫好用；
• 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用；

df["收入"].str.replace("\d+\.\d+","正则")

  

 

  
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结果如下：

⑬ split方法+expand参数：搭配join方法功能很强大

# 普通用法
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)

  

 

  
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结果如下：

⑭ strip/rstrip/lstrip：去除空白符、换行符

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

  

 

  
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结果如下：

⑮ findall：利用正则表达式，去字符串中匹配，返回查找结果的列表

• findall使用正则表达式，做数据清洗，真的很香！

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

  

 

  
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结果如下：

⑯ extract/extractall：接受正则表达式，抽取匹配的字符串(一定要加上括号)

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)

  

 

  
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结果如下：

今天的文章，黄同学就为你讲述到这里，希望能够对你有所帮助。

文章来源: blog.csdn.net，作者：数据分析与统计学之美，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/weixin_41261833/article/details/114761062