前导
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导入需要使用的库和文件：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np一、string类型的性质
（一）string与object的区别
string类型和object不同之处有三：
- 字符存取方法（string accessor methods，如str.count）会返回相应数据的Nullable类型，而object会随缺失值的存在而改变返回类型
- 某些Series方法不能在string上使用，例如： Series.str.decode()，因为存储的是字符串而不是字节
- string类型在缺失值存储或运算时，类型会广播为pd.NA，而不是浮点型np.nan
其余全部内容在当前版本下完全一致，但迎合Pandas的发展模式，我们仍然全部用string来操作字符串
（二）string类型的转换
如果将一个其他类型的容器直接转换string类型可能会出错：
# pd.Series([1,'1.']).astype('string') # 报错
# pd.Series([1,2]).astype('string') # 报错
# pd.Series([True,False]).astype('string') # 报错当下正确的方法是分两部转换，先转为str型object，再转为string类型：
>>> pd.Series([1,'1.']).astype('str').astype('string')
0 1
1 1.
dtype: string
>>> pd.Series([1,2]).astype('str').astype('string')
0 1
1 2
dtype: string
>>> pd.Series([True,False]).astype('str').astype('string')
0 True
1 False
dtype: string二、拆分与拼接
（一）str.split方法
1. 分割符与str的位置元素选取
>>> s = pd.Series(['a_b_c', 'c_d_e', np.nan, 'f_g_h'], dtype="string")
>>> s
0 a_b_c
1 c_d_e
2 <NA>
3 f_g_h
dtype: string根据某一个元素分割，默认为空格
>>> s.str.split('_')
0 [a, b, c]
1 [c, d, e]
2 <NA>
3 [f, g, h]
dtype: object这里需要注意split后的类型是object，因为现在Series中的元素已经不是string，而包含了list，且string类型只能含有字符串
对于str方法可以进行元素的选择，如果该单元格元素是列表，那么str[i]表示取出第i个元素，如果是单个元素，则先把元素转为列表在取出
>>> s.str.split('_').str[1]
0 b
1 d
2 <NA>
3 g
dtype: object
>>> pd.Series(['a_b_c', ['a','b','c']], dtype="object").str[1] # 第一个元素先转为['a','_','b','_','c']
0 _
1 b
dtype: object2. 其他参数
expand参数控制了是否将列拆开，n参数代表最多分割多少次
>>> s.str.split('_',expand=True)
0 1 2
0 a b c
1 c d e
2 <NA> <NA> <NA>
3 f g h
>>> s.str.split('_',n=1)
0 [a, b_c]
1 [c, d_e]
2 <NA>
3 [f, g_h]
dtype: object
>>> s.str.split('_',expand=True,n=1)
0 1
0 a b_c
1 c d_e
2 <NA> <NA>
3 f g_h（二）str.cat方法
1. 不同对象的拼接模式
cat方法对于不同对象的作用结果并不相同，其中的对象包括：单列、双列、多列
（a）对于单个Series而言，就是指所有的元素进行字符合并为一个字符串
>>> s = pd.Series(['ab',None,'d'],dtype='string')
>>> s
0 ab
1 <NA>
2 d
dtype: string
>>> s.str.cat()
'abd'其中可选sep分隔符参数，和缺失值替代字符na_rep参数：
>>> s.str.cat(sep=',')
'ab,d'
>>> s.str.cat(sep=',',na_rep='*')
'ab,*,d'（b）对于两个Series合并而言，是对应索引的元素进行合并
>>> s2 = pd.Series(['24',None,None],dtype='string')
>>> s2
0 24
1 <NA>
2 <NA>
dtype: string
>>> s.str.cat(s2)
0 ab24
1 <NA>
2 <NA>
dtype: string同样也有相应参数，需要注意的是两个缺失值会被同时替换：
>>> s.str.cat(s2,sep=',',na_rep='*')
0 ab,24
1 *,*
2 d,*
dtype: string（c）多列拼接可以分为表的拼接和多Series拼接
表的拼接：
>>> s.str.cat(pd.DataFrame({0:['1','3','5'],1:['5','b',None]},dtype='string'),na_rep='*')
0 ab15
1 *3b
2 d5*
dtype: string多个Series拼接：
>>> s.str.cat([s+'0',s*2])
0 abab0abab
1 <NA>
2 dd0dd
dtype: string2. cat中的索引对齐
当前版本中，如果两边合并的索引不相同且未指定join参数，默认为左连接，设置join=‘left’
>>> s2 = pd.Series(list('abc'),index=[1,2,3],dtype='string')
>>> s2
1 a
2 b
3 c
dtype: string
>>> s.str.cat(s2,na_rep='*')
0 ab*
1 *a
2 db
dtype: string三、替换
广义上的替换，就是指str.replace函数的应用，fillna是针对缺失值的替换，上一章已经提及
提到替换，就不可避免地接触到正则表达式，这里默认读者已掌握常见正则表达式知识点，若对其还不了解的，可以通过这份资料来熟悉
（一）str.replace的常见用法
>>> s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca','', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'],dtype="string")
>>> s
0 A
1 B
2 C
3 Aaba
4 Baca
5
6 <NA>
7 CABA
8 dog
9 cat
dtype: string第一个值写r开头的正则表达式，后一个写替换的字符串
>>> s.str.replace(r'^[AB]','***')
0 ***
1 ***
2 C
3 ***aba
4 ***aca
5
6 <NA>
7 CABA
8 dog
9 cat
dtype: string（二）子组与函数替换
通过正整数调用子组（0返回字符本身，从1开始才是子组）
>>> s.str.replace(r'([ABC])(\w+)',lambda x:x.group(2)[1:]+'*')
0 A
1 B
2 C
3 ba*
4 ca*
5
6 <NA>
7 BA*
8 dog
9 cat
dtype: string利用?P<…>表达式可以对子组命名调用
>>> s.str.replace(r'(?P<one>[ABC])(?P<two>\w+)',lambda x:x.group('two')[1:]+'*')
0 A
1 B
2 C
3 ba*
4 ca*
5
6 <NA>
7 BA*
8 dog
9 cat
dtype: string（三）关于str.replace的注意事项
首先，要明确str.replace和replace并不是一个东西：
str.replace针对的是object类型或string类型，默认是以正则表达式为操作，目前暂时不支持DataFrame上使用
replace针对的是任意类型的序列或数据框，如果要以正则表达式替换，需要设置regex=True，该方法通过字典可支持多列替换
但现在由于string类型的初步引入，用法上出现了一些问题，这些issue有望在以后的版本中修复
1. str.replace赋值参数不得为pd.NA
这听上去非常不合理，例如对满足某些正则条件的字符串替换为缺失值，直接更改为缺失值在当下版本就会报错
# pd.Series(['A','B'],dtype='string').str.replace(r'[A]',pd.NA) #报错
# pd.Series(['A','B'],dtype='O').str.replace(r'[A]',pd.NA) #报错此时，可以先转为object类型再转换回来，曲线救国：
>>> pd.Series(['A','B'],dtype='string').astype('O').replace(r'[A]',pd.NA,regex=True).astype('string')
0 <NA>
1 B
dtype: string至于为什么不用replace函数的regex替换（但string类型replace的非正则替换是可以的），原因在下面一条
2. 对于string类型Series，在使用replace函数时不能使用正则表达式替换（该bug现在已经修复）：
# >>> pd.Series(['A','B'],dtype='string').replace(r'[A]','C',regex=True)
# 0 A
# 1 B
# dtype: string
>>> pd.Series(['A','B'],dtype='string').replace(r'[A]','C',regex=True)
0 C
1 B
dtype: string
>>> pd.Series(['A','B'],dtype='O').replace(r'[A]','C',regex=True)
0 C
1 B
dtype: object3. string类型序列如果存在缺失值，可以使用replace替换
>>> pd.Series(['A',np.nan],dtype='string').replace('A','B')
0 B
1 <NA>
dtype: string
>>> pd.Series(['A',np.nan],dtype='string').str.replace('A','B')
0 B
1 <NA>
dtype: string综上，概况的说，除非需要赋值元素为缺失值（转为object再转回来），否则请使用str.replace方法
四、子串匹配与提取
（一）str.extract方法
1. 常见用法
>>> pd.Series(['10-87', '10-88', '10-89'],dtype="string").str.extract(r'([\d]{2})-([\d]{2})')
0 1
0 10 87
1 10 88
2 10 89使用子组名作为列名：
>>> pd.Series(['10-87', '10-88', '-89'],dtype="string").str.extract(r'(?P<name_1>[\d]{2})-(?P<name_2>[\d]{2})')
name_1 name_2
0 10 87
1 10 88
2 <NA> <NA>利用?正则标记选择部分提取
>>> pd.Series(['10-87', '10-88', '-89'],dtype="string").str.extract(r'(?P<name_1>[\d]{2})?-(?P<name_2>[\d]{2})')
name_1 name_2
0 10 87
1 10 88
2 <NA> 89
>>> pd.Series(['10-87', '10-88', '10-'],dtype="string").str.extract(r'(?P<name_1>[\d]{2})-(?P<name_2>[\d]{2})?')
name_1 name_2
0 10 87
1 10 88
2 10 <NA>2. expand参数（默认为True）
对于一个子组的Series，如果expand设置为False，则返回Series，若大于一个子组，则expand参数无效，全部返回DataFrame
对于一个子组的Index，如果expand设置为False，则返回提取后的Index，若大于一个子组且expand为False，报错
>>> s = pd.Series(["a1", "b2", "c3"], ["A11", "B22", "C33"], dtype="string")
>>> s.index
Index(['A11', 'B22', 'C33'], dtype='object')
>>> s.str.extract(r'([\w])')
A11 a
B22 b
C33 c
>>> s.str.extract(r'([\w])',expand=False)
A11 a
B22 b
C33 c
dtype: string
>>> s.index.str.extract(r'([\w])')
0
0 A
1 B
2 C
>>> s.index.str.extract(r'([\w])',expand=False)
Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')
>>> s.index.str.extract(r'([\w])([\d])')
0 1
0 A 1
1 B 2
2 C 3
# s.index.str.extract(r'([\w])([\d])',expand=False) # 报错（二）str.extractall方法
与extract只匹配第一个符合条件的表达式不同，extractall会找出所有符合条件的字符串，并建立多级索引（即使只找到一个）
>>> s = pd.Series(["a1a2", "b1", "c1"], index=["A", "B", "C"],dtype="string")
>>> two_groups = '(?P<letter>[a-z])(?P<digit>[0-9])'
>>> s.str.extract(two_groups, expand=True)
letter digit
A a 1
B b 1
C c 1
>>> s.str.extractall(two_groups)
letter digit
match
A 0 a 1
1 a 2
B 0 b 1
C 0 c 1
>>> s['A']='a1'
>>> s.str.extractall(two_groups)
letter digit
match
A 0 a 1
B 0 b 1
C 0 c 1如果想查看第i层匹配，可使用xs方法:
>>> s = pd.Series(["a1a2", "b1b2", "c1c2"], index=["A", "B", "C"],dtype="string")
>>> s.str.extractall(two_groups).xs(1,level='match')
letter digit
A a 2
B b 2
C c 2（三）str.contains和str.match
前者的作用为检测是否包含某种正则模式：
>>> pd.Series(['1', None, '3a', '3b', '03c'], dtype="string").str.contains(r'[0-9][a-z]')
0 False
1 <NA>
2 True
3 True
4 True
dtype: boolean可选参数为na：
>>> pd.Series(['1', None, '3a', '3b', '03c'], dtype="string").str.contains('a', na=False)
0 False
1 False
2 True
3 False
4 False
dtype: booleanstr.match与其区别在于，match依赖于python的re.match，检测内容为是否从头开始包含该正则模式：
>>> pd.Series(['1', None, '3a_', '3b', '03c'], dtype="string").str.match(r'[0-9][a-z]',na=False)
0 False
1 False
2 True
3 True
4 False
dtype: boolean
>>> pd.Series(['1', None, '_3a', '3b', '03c'], dtype="string").str.match(r'[0-9][a-z]',na=False)
0 False
1 False
2 False
3 True
4 False
dtype: boolean五、常用字符串方法
（一）过滤型方法
1. str.strip
常用于过滤空格：
>>> pd.Series(list('abc'),index=[' space1 ','space2 ',' space3'],dtype="string").index.str.strip()
Index(['space1', 'space2', 'space3'], dtype='object')2. str.lower和str.upper
>>> pd.Series('A',dtype="string").str.lower()
0 a
dtype: string
>>> pd.Series('a',dtype="string").str.upper()
0 A
dtype: string3. str.swapcase和str.capitalize
分别表示交换字母大小写和大写首字母：
>>> pd.Series('abCD',dtype="string").str.swapcase()
0 ABcd
dtype: string
>>> pd.Series('abCD',dtype="string").str.capitalize()
0 Abcd
dtype: string（二）isnumeric方法
检查每一位是否都是数字：
>>> pd.Series(['1.2','1','-0.3','a',np.nan],dtype="string").str.isnumeric()
0 False
1 True
2 False
3 False
4 <NA>
dtype: boolean
