如何用Pandas处理文本数据？
如何用Pandas处理文本数据？
Datawhale
发布于 2020-07-09 08:20:40
发布于 2020-07-09 08:20:40
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一、string类型的性质
1. 1 string与object的区别
string类型和object不同之处有三点：
① 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；
② 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；
③ 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。
1.2 string类型的转换
首先，导入需要使用的包
import pandas as pd
import numpy as np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，在转为string类型：
pd.Series([1,'1.']).astype('str').astype('string')0 1
1 1
dtype: stringpd.Series([1,2]).astype('str').astype('string')0 1
1 2
dtype: stringpd.Series([True,False]).astype('str').astype('string')0 True
1 False
dtype: string二、拆分与拼接
2.1 str.split方法
（a）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")
s0 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: objectpd.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: object（b）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)
s.str.split('_',n=1)0 [a, b_c]
1 [c, d_e]
2 <NA>
3 [f, g_h]
dtype: objects.str.split('_',expand=True,n=1)
2.2 str.cat方法
（a）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
① 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')
s0 ab
1 <NA>
2 d
dtype: strings.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'② 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')
s20 24
1 <NA>
2 <NA>
dtype: strings.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: string③ 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: string（b）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')
s21 a
2 b
3 c
dtype: strings.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
3.1 str.replace的常见用法
s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca','', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'],dtype="string")
s0 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: string3.2 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: string3.3 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。
（a）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
（b）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现在还未修复
pd.Series(['A','B'],dtype='string').replace(r'[A]','C',regex=True)0 A
1 B
dtype: stringpd.Series(['A','B'],dtype='O').replace(r'[A]','C',regex=True)0 C
1 B
dtype: object（c）string类型序列如果存在缺失值，不能使用replace替换
#pd.Series(['A',np.nan],dtype='string').replace('A','B') #报错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
4.1 str.extract方法
（a）常见用法
pd.Series(['10-87', '10-88', '10-89'],dtype="string").str.extract(r'([\d]{2})-([\d]{2})')
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})')
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})')
pd.Series(['10-87', '10-88', '10-'],dtype="string").str.extract(r'(?P<name_1>[\d]{2})-(?P<name_2>[\d]{2})?')（b）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.indexIndex(['A11', 'B22', 'C33'], dtype='object')s.str.extract(r'([\w])')
s.str.extract(r'([\w])',expand=False)A11 a
B22 b
C33 c
dtype: strings.index.str.extract(r'([\w])')
s.index.str.extract(r'([\w])',expand=False)Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')
s.index.str.extract(r'([\w])([\d])')
#s.index.str.extract(r'([\w])([\d])',expand=False) #报错4.2 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)
s.str.extractall(two_groups)
s['A']='a1'
s.str.extractall(two_groups)
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')
4.3 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: booleanpd.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
5.1 过滤型方法
（a）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')（b）str.lower和str.upper
pd.Series('A',dtype="string").str.lower()0 a
dtype: stringpd.Series('a',dtype="string").str.upper()0 A
dtype: string（c）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: stringpd.Series('abCD',dtype="string").str.capitalize()0 Abcd
dtype: string5.2 isnumeric方法
检查每一位是否都是数字，请问如何判断是否是数值？（问题二）
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六、问题与练习
6.1 问题
【问题一】 str对象方法和df/Series对象方法有什么区别？
【问题二】 给出一列string类型，如何判断单元格是否是数值型数据？
【问题三】 rsplit方法的作用是什么？它在什么场合下适用？
【问题四】 在本章的第二到第四节分别介绍了字符串类型的5类操作，请思考它们各自应用于什么场景？
6.2 练习
【练习一】 现有一份关于字符串的数据集，请解决以下问题：
（a）现对字符串编码存储人员信息（在编号后添加ID列），使用如下格式：“×××（名字）：×国人，性别×，生于×年×月×日”
# 方法一
> ex1_ori = pd.read_csv('data/String_data_one.csv',index_col='人员编号')
> ex1_ori.head()
姓名 国籍 性别 出生年 出生月 出生日
人员编号
1 aesfd 2 男 1942 8 10
2 fasefa 5 女 1985 10 4
3 aeagd 4 女 1946 10 15
4 aef 4 男 1999 5 13
5 eaf 1 女 2010 6 24
> ex1 = ex1_ori.copy()
> ex1['冒号'] = '：'
> ex1['逗号'] = '，'
> ex1['国人'] = '国人'
> ex1['性别2'] = '性别'
> ex1['生于'] = '生于'
> ex1['年'] = '年'
> ex1['月'] = '月'
> ex1['日'] = '日'
> ID = ex1['姓名'].str.cat([ex1['冒号'],
ex1['国籍'].astype('str'),
ex1['国人'],
ex1['逗号'],
ex1['性别2'],
ex1['性别'],
ex1['逗号'],
ex1['生于'],
ex1['出生年'].astype('str'),
ex1['年'],
ex1['出生月'].astype('str'),
ex1['月'],
ex1['出生日'].astype('str'),
ex1['日']
])
> ex1_ori['ID'] = ID
> ex1_ori
姓名 国籍 性别 出生年 出生月 出生日 ID
人员编号
1 aesfd 2 男 1942 8 10 aesfd：2国人，性别男，生于1942年8月10日
2 fasefa 5 女 1985 10 4 fasefa：5国人，性别女，生于1985年10月4日
3 aeagd 4 女 1946 10 15 aeagd：4国人，性别女，生于1946年10月15日
4 aef 4 男 1999 5 13 aef：4国人，性别男，生于1999年5月13日
5 eaf 1 女 2010 6 24 eaf：1国人，性别女，生于2010年6月24日（b）将（a）中的人员生日信息部分修改为用中文表示（如一九七四年十月二十三日），其余返回格式不变。
（c）将（b）中的ID列结果拆分为原列表相应的5列，并使用equals检验是否一致。
# 参考答案
> dic_year = {i[0]:i[1] for i in zip(list('零一二三四五六七八九'),list('0123456789'))}
> dic_two = {i[0]:i[1] for i in zip(list('十一二三四五六七八九'),list('0123456789'))}
> dic_one = {'十':'1','二十':'2','三十':'3',None:''}
> df_res = df_new['ID'].str.extract(r'(?P<姓名>[a-zA-Z]+):(?P<国籍>[\d])国人，性别(?P<性别>[\w])，生于(?P<出生年>[\w]{4})年(?P<出生月>[\w]+)月(?P<出生日>[\w]+)日')
> df_res['出生年'] = df_res['出生年'].str.replace(r'(\w)+',lambda x:''.join([dic_year[x.group(0)[i]] for i in range(4)]))
> df_res['出生月'] = df_res['出生月'].str.replace(r'(?P<one>\w?十)?(?P<two>[\w])',lambda x:dic_one[x.group('one')]+dic_two[x.group('two')]).str.replace(r'0','10')
> df_res['出生日'] = df_res['出生日'].str.replace(r'(?P<one>\w?十)?(?P<two>[\w])',lambda x:dic_one[x.group('one')]+dic_two[x.group('two')]).str.replace(r'^0','10')
> df_res.head()
姓名 国籍 性别 出生年 出生月 出生日
人员编号
1 aesfd 2 男 1942 8 10
2 fasefa 5 女 1985 10 4
3 aeagd 4 女 1946 10 15
4 aef 4 男 1999 5 13
5 eaf 1 女 2010 6 24【练习二】 现有一份半虚拟的数据集，第一列包含了新型冠状病毒的一些新闻标题，请解决以下问题：
（a）选出所有关于北京市和上海市新闻标题的所在行。
（b）求col2的均值。
ex2.col2.str.rstrip('-`').str.lstrip('/').astype(float).mean()-0.984
（c）求col3的均值。
ex2.columns = ex2.columns.str.strip(' ')
## ！！！用于寻找脏数据
def is_number(x):
try:
float(x)
return True
except (SyntaxError, ValueError) as e:
return False
ex2[~ex2.col3.map(is_number)]
ex2.col3.str.replace(r'[`\\{]', '').astype(float).mean()24.707484999999988
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。
原始发表：2020-07-06，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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