【Python】相当全面的Pandas文本数据处理，干货多多

今天我们来谈论一下​​pandas​​库当中文本数据的操作，希望大家再看完本篇文章之后会有不少的收获，我们大致会讲

• 创建一个包含文本数据的DataFrame
• 常用处理文本数据的方法的总结
• 正则表达式与DataFrame内部方法的结合

创建文本内容的数据

我们先来创建一个包含文本数据的DataFrame，来供我们后面使用

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
   "姓": ["李","王","戴", "李", "张"],
   "名": ["华","硕","建业", "四", "三"],
   "户籍地址": [" 浙江省·宁波市 ", "   浙江省·杭州市    ", "  浙江省·丽水市  ", "  浙江省·衢州市 ", "  浙江省·湖州市           "],
   "微信ID": ["Tomoplplplut1248781", "Smopopo857", "Adahuhuifhhjfj", "Tull1945121", "ZPWERERTFD599557"],
   "邮箱地址": ["[e-mail]", "[e-mail]", "[e-mail]", "[e-mail]", "[e-mail]"]
})

df

output

姓   名                  户籍地址                 微信ID               邮箱地址
0  李   华              浙江省·宁波市   Tomoplplplut1248781   [e-mail]
1  王   硕           浙江省·杭州市               Smopopo857  [e-mail]
2  戴  建业             浙江省·丽水市         Adahuhuifhhjfj   [e-mail]
3  李   四              浙江省·衢州市           Tull1945121   [e-mail]
4  张   三    浙江省·湖州市                ZPWERERTFD599557   [e-mail]

常用处理文本数据的方法总结

​​Python​​​当中用来处理字符串数据的方法有很多，基本上都可以在DataFrame内部拿来使用，例如​​lower()​​​方法和​​upper()​​方法，给字母大小写

df["微信ID"].str.lower()

output

0    tomoplplplut1248781
1             smopopo857
2         adahuhuifhhjfj
3            tull1945121
4       zpwerertfd599557
Name: 微信ID, dtype: object

又譬如

df["微信ID"].str.len()

output

0    19
1    10
2    14
3    11
4    16
Name: 微信ID, dtype: int64

当然我们看到户籍地址这一列中的数据有很多的空格

df["户籍地址"]

output

0                浙江省·宁波市 
1             浙江省·杭州市    
2               浙江省·丽水市  
3                浙江省·衢州市 
4      浙江省·湖州市           
Name: 户籍地址, dtype: object

我们可以使用处理字符串时的​​strip()​​方法

df["户籍地址"].str.strip()

output

0    浙江省·宁波市
1    浙江省·杭州市
2    浙江省·丽水市
3    浙江省·衢州市
4    浙江省·湖州市
Name: 户籍地址, dtype: object

与之相类似的还有​​lstrip()​​​方法以及​​rstrip()​​方法，这里就不做赘述。

在字符串的处理过程当中，​​startswith()​​​方法和​​endswith()​​方法也是用的非常的频繁，例如我们想要挑选出户籍地址是“宁波市”的数据，

df["户籍地址"] = df["户籍地址"].str.strip()
df[df["户籍地址"].str.endswith("宁波市")]

output

姓  名     户籍地址                 微信ID              邮箱地址
0  李  华  浙江省·宁波市  Tomoplplplut1248781  [e-mail]

另外我们还可以使用​​replace()​​方法来实现当中的字符串的替换

df["户籍地址"].str.replace("·", "--")

output

0    浙江省--宁波市
1    浙江省--杭州市
2    浙江省--丽水市
3    浙江省--衢州市
4    浙江省--湖州市
Name: 户籍地址, dtype: object

那既然用到了​​replace()​​​方法，那么​​split()​​方法也可以尝试一下

df["户籍地址"].str.split("·")

output

0    [浙江省, 宁波市]
1    [浙江省, 杭州市]
2    [浙江省, 丽水市]
3    [浙江省, 衢州市]
4    [浙江省, 湖州市]
Name: 户籍地址, dtype: object

在经过​​spilit()​​​方法的切割过之后就变成了列表的形式，然后可以通过​​get()​​​方法或者​​[]​​来获取里面的元素，例如

df["户籍地址"].str.split("·").str.get(0)

或者

df["户籍地址"].str.split("·").str[0]

output

0    浙江省
1    浙江省
2    浙江省
3    浙江省
4    浙江省
Name: 户籍地址, dtype: object

那么获取列表当中的第二个元素也是同样的道理，当然我们也可以在​​split()​​​方法当中添加​​expand=True​​这个参数，来将上面列表形式的数据转化成DataFrame格式

df["户籍地址"].str.split("·", expand=True)

output

0    1
0  浙江省  宁波市
1  浙江省  杭州市
2  浙江省  丽水市
3  浙江省  衢州市
4  浙江省  湖州市

同样地，我们可以在后面添加​​[]​​来获取我们想要的元素

df["户籍地址"].str.split("·", expand=True)[1]

output

0    宁波市
1    杭州市
2    丽水市
3    衢州市
4    湖州市
Name: 1, dtype: object

正则表达式与DataFrame内部方法的结合

假如我们想要提取文本数据内部的一部分数据，可以结合正则表达式来使用，例如我们想要提取“微信ID”这一列当中的字母和数字，并且将两者分开来

two_groups = "([a-zA-Z]+)([0-9]+)"
df["微信ID"].str.extract(two_groups, expand=True)

output

0        1
0  Tomoplplplut  1248781
1       Smopopo      857
2           NaN      NaN
3          Tull  1945121
4    ZPWERERTFD   599557

当然了，如果想是要提取文本数据中的部分数据，可以直接在​​str​​方法后面添加索引，例如

df["邮箱地址"].str[-8:]

output

0    @163.com
1    @163.com
2    @163.com
3    @163.com
4    @163.com
Name: 邮箱地址, dtype: object

当然，从另外一个角度讲，正则表达式也可以帮助我们确认文本数据是否符合某种规律，

two_groups = "([a-zA-Z]+)([0-9]+)"
df["微信ID"].str.match(two_groups)

output

0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
Name: 微信ID, dtype: bool

当中有一个为​​False​​，不满足字母+数字的规律，我们再进一步，将满足条件的数据提取出来

df[df["微信ID"].str.match(two_groups)]

output

姓  名     户籍地址                 微信ID               邮箱地址
0  李  华  浙江省·宁波市  Tomoplplplut1248781   [e-mail]
1  王  硕  浙江省·杭州市           Smopopo857  [e-mail]
3  李  四  浙江省·衢州市          Tull1945121   [e-mail]
4  张  三  浙江省·湖州市     ZPWERERTFD599557   [e-mail]

针对文本数据而言，​​contains()​​方法也能够派上用场，例如下面的数据

姓   名                  户籍地址                 微信ID               邮箱地址
0  李   华              浙江省·宁波市   Tomoplplplut1248781   [e-mail]
1  王   硕           浙江省·杭州市               Smopopo857  [e-mail]
2  戴  建业             浙江省·丽水市         Adahuhuifhhjfj   [e-mail]
3  李   四              浙江省·衢州市           Tull1945121   [e-mail]
4  张   三    浙江省·湖州市                ZPWERERTFD599557   [e-mail]
5  黄   五               浙江省·宁波市        hunhunhu45652  [e-mail]

我们用​​contains()​​来提取出户籍地址为“宁波市”的内容，可以这么做

df[df["户籍地址"].str.contains("宁波市")]

output

姓  名     户籍地址                 微信ID               邮箱地址
0  李  华  浙江省·宁波市  Tomoplplplut1248781   [e-mail]
5  黄  五  浙江省·宁波市        hunhunhu45652  [e-mail]

暂时就这些了，下一篇原创的文章安排在周天，非技术方面的，期待一下？

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