data的长度和kb ios data_object_l_size

文章目录

• 一、apply

• 先读入文件
• 这里的问题相当于是对Series求解，使用apply结合lambda迭代每一列的值

• 小结1：

• 二、矢量化字符串

• 我们使用的是文本数据，要想对每个元素进行操作，一般使用str属性，可方便使用操作；

• 2.1 .str.lower

• series获取属性，其实和java类似，都是以"."的方式获取属性和方法。

• 小结2：
• 2.2 替换和分割
• 2.2.1 替换

• 替换用str.replace("old_string","new_string");

• 一些常用术语

• 语法：

• 正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。

• 普通字符
• 特殊字符

• 2.2.2 分割
• 小结3：

一、apply

• apply作用就是迭代每一列的值
  展示apply的作用

先读入文件

df = pd.read_csv('table.csv')
df.head()

• Series

Q1：现在需要把Math这一列的所有值后面加上！
S：

这里的问题相当于是对Series求解，使用apply结合lambda迭代每一列的值

df['Math'].apply(lambda x: str(x)+'!').head()

• DataFrame

Q2: 现在给这个表的所有列均加上符号！
S：

df.apply(lambda x: x.apply(lambda x: str(x)+'!')).head()

小结1：

第一部分主要的知识点为学会运用apply并理解掌握；
记住给一个表的某一或几列的所有值加上特殊符号：变成str形式+特殊符号;

二、矢量化字符串

1、为何使用str属性？

我们使用的是文本数据，要想对每个元素进行操作，一般使用str属性，可方便使用操作；

2、举个栗子

我们先创建一个dataframe

index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name")

data = {
    "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 30],
    "city": ["Bei Jing ", "Shang Hai ", "Guang Zhou", "Shen Zhen", np.nan, " "],
    "sex": [None, "male", "female", "male", np.nan, "unknown"],
    "birth": ["2000-02-10", "1988-10-17", None, "1978-08-08", np.nan, "1988-10-17"]
}

user_info = pd.DataFrame(data=data, index=index)

# 将出生日期转为时间戳
user_info["birth"] = pd.to_datetime(user_info.birth)
user_info

！！！强调apply作用：在对 Series 中每个元素处理时，我们可以使用apply 方法。

【关系】在对DataFrame单独取一列元素=Series

2.1 .str.lower

Q3：把city全部变成小写
S：

user_info.city.str.lower()

【回忆助记】

• 为啥这种写法可行user_info.city?来源是？
  答：我们需要解决的是对这个表（DF型）的city列的所有值全部变成小写：那这种形式其实是Series，取Series的值，采用.value;

series获取属性，其实和java类似，都是以"."的方式获取属性和方法。

小结2：

对Series的元素转换大小写等字符串问题的，采取str属性；
df.city.str.lower

2.2 替换和分割

2.2.1 替换

使用.str属性不仅支持大小写转换求长度等，还支持替换和分割操作；

Q4: 把city这一列空字符串用_替换
S：

替换用str.replace(“old_string”,“new_string”);

user_info.city.str.replace(' ',"_")

• replace支持正则表达式

user_info.city.str.replace("^S.*"," ")

【拓展补充正则表达式】

一些常用术语

? 通配符匹配文件名中的 0 个或 1 个字符，而 * 通配符匹配零个或多个字符；

^ 为匹配输入字符串的开始位置。

[0-9]+匹配多个数字， [0-9] 匹配单个数字，+ 匹配一个或者多个。

abc$匹配字母 abc 并以 abc 结尾，$ 为匹配输入字符串的结束位置。

语法：

正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。

正则表达式是由普通字符（例如字符 a 到 z）以及特殊字符（称为"元字符"）组成的文字模式。

普通字符

• \s 是匹配所有空白符，包括换行，\S 非空白符，不包括换行。
• [\s\S] 表示匹配所有
• \w 表示匹配字母、数字、下划线。

特殊字符

• $： 匹配输入字符串的结尾位置。
• * ： 匹配前面的子表达式零次或多次。要匹配 * 字符，请使用 *。
• +: 匹配前面的子表达式一次或多次。要匹配 + 字符，请使用 +。
• ?: 匹配前面的子表达式零次或一次，或指明一个非贪婪限定符。要匹配 ? 字符，请使用 ?。
• ^: 匹配输入字符串的开始位置

2.2.2 分割

Python split() 通过指定分隔符对字符串进行切片

Q5：以空格分割city
S：

user_info.city.str.split(" ")

分割列表中的元素可以使用 get 或 [] 符号进行访问：

分割后的元素若想获取，可用get或[]进行访问

user_info.city.str.split(" ").str[1]
user_info.city.str.split(" ").str.get(1)

设置参数 expand=True 可以轻松扩展此项以返回 DataFrame。

user_info.city.str.split(" ",expand=True)

小结3：

str属性不仅支持大小写转换等还支持分割&替换；

• 替换用.str.replace(“old”,“new”);
• replace还支持正则表达式，熟悉常用的术语：\s\S，\w,.*?,^,$等
• 分割split()
• 若想获取分割后的元素，用get或[]获取
• 想以DF形式返回，则加上expand=True;