50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理
大家好，我是小伍哥。 数据处理，也是风控非常重要的一个环节，甚至说是模型成败的关键环节。因此，娴熟简洁的数据处理技巧，是提高建模效率和建模质量的必要能力。这里开个专题，总结下Pandas的使用方法，方便大家，也方便自己查阅。 这个专题叫做：【50个Pandas的奇淫技巧】，今天这个算是第 3 讲，会持续的更新。传送门：50个Pandas的奇淫技巧！
一、向量化操作的概述
对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。Python内置一系列强大的字符串处理方法，但这些方法只能处理单个字符串，处理一个序列的字符串时，需要用到for循环。
那么，有没有办法，不用循环就能同时处理多个字符串呢，Pandas的向量化操作（vectorized string operation）就提供了这样的方法。Pandas为可能存在字符串的Series和Index对象提供了str属性，不仅能够进行向量化操作，还能够处理缺失值。
向量化的操作使我们不必担心数组的长度和维度，只需要关系操作功能，尤为强大的是，除了支持常用的字符串操作方法，还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，具有非常大的魔力。
例如，要计算每个单词中‘a’的个数，下面一行代码就可以搞定，非常高效
s = pd.Series(['amazon','alibaba','baidu'])
s.str.count('a')
0 2
1 3
2 1假如用内置的字符串函数进行操作，需要进行遍历，且Python原生的遍历操作无法处理缺失值。
#用循环进行处理
s = ['amazon','alibaba','baidu']
[i.count('a') for i in s]
[2, 3, 1]
#存在缺失值时，打印报错
s = ['amazon','alibaba','baidu',None]
[i.count('a') for i in s]
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'lower'Pandas的向量化操作，能够正确的处理缺失值，无报错信息，如下
s = pd.Series(['amazon','alibaba','baidu',None])
s.str.count('a')
Out[36]:
0 2.0
1 3.0
2 1.0
3 NaN
dtype: float64通过上面的例子，对向量化进行简单总结，向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法，下面从看看具体怎么应用。
二、向量化的字符串处理方法
Pandas的字符串属的方法几乎包括了大部分Python的内置字符串方法（内置共有45个方法）,下面将列举一些常见的方法的用法，例如上面的count()方法将会返回某个字符的个数,而len方法将会返回整个字符的长度。
方法 | 说明 |
|---|---|
len() | 计算字符串长度 |
strip() | 等价于str.strip,去除字符串开头和结尾处指定的字符 |
rstrip() | 等价于str.rstrip ,删除字符串末尾的指定字符（默认为空格） |
lstrip() | 等价于str.lstrip,截掉字符串左边的空格或指定字符 |
partition() | 等价于str.partition,根据指定的分隔符(sep)将字符串进行分割，从左边开始 |
rpartition() | 等价于str.rpartition,根据指定的分隔符(sep)将字符串进行分割，从右边开始 |
lower() | 等价于str.lower，所有大写字母转换为小写字母，仅限英文 |
casefold() | 等价于str.casefold，所有大写字母转换为小写字母，包括非英文 |
upper() | 等价于str.upper，小写字母转换为大写字母 |
find() | 等价于str.find，查找字符串中指定的子字符串sub第一次出现的位置 |
rfind() | 等价于str.rfind，查找字符串中指定的子字符串sub最后一次出现的位置 |
index() | 等价于str.index，查找字符串中第一次出现的子字符串的位置 |
rindex() | 等价于str.rindex，返回子字符串最后一次出现在字符串中的索引位置 |
capitalize() | 等价于str.capitalize，将字符串的第一个字母变成大写，其余字母变为小写 |
swapcase() | 等价于str.swapcase，将字符串str中的大小写字母同时进行互换 |
normalize() | 返回Unicode 标注格式。等价于 unicodedata.normalize |
translate() | 等价于str.translate，根据maketrans()函数给出的字符映射表来转换字符 |
isalnum() | 等价于str.isalnum，检测字符串是否由字母和数字组成 |
isalpha() | 等价于str.isalpha，检测字符串是否只由字母组成 |
isdigit() | 等价于str.isdigit，检测字符串是否只由数字组成 |
isspace() | 等价于str.isspace，检测字符串是否只由空格组成 |
islower() | 等价于str.islower，检测字符串中的字母是否全由小写字母组成 |
isupper() | 等价于str.isupper，检测字符串中的字母是否全由大写字母组成 |
istitle() | 等价于str.istitle，检测所有单词首字母是否为大写，且其它字母是否为小写 |
isnumeric() | 等价于str.isnumeric，测字符串是否只由数字组成 |
isdecimal() | 等价于str.isdecimal，检查字符串是否只包含十进制字符 |
startswith() | 等价于str.startswith(pat)，判断字符串是否以指定字符或子字符串开头 |
endswith() | 等价于str.endswith(pat)，判断字符串是否以指定字符或子字符串结尾 |
center() | 等价于str.center，即字符串str居中，两边用字符填充 |
ljust() | 等价于str.ljust，左对齐填充，并使用fillchar填充(默认为空格) |
rjust() | 等价于str.rjust，右对齐填充，默认为空格 |
zfill() | 等价于str.zfill，右对齐，前面用0填充到指定字符串长度 |
下面选取部分函数举例，其他函数参考字符串模块
1、len()
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['amazon','alibaba','Baidu'])
s.str.len()
0 6
1 7
2 52、lower()
大小写转换，转换成小写字母
s = pd.Series(['Amazon','alibaba','Baidu'])
s.str.lower()
0 amazon
1 alibaba
2 baidu3、zfill()
右对齐，前面用0填充到指定字符串长度
s = pd.Series(['56783','34','987766721','326'])
s.str.zfill(10)
0 0000056783
1 0000000034
2 0987766721
3 0000000326字符串的方法很多，这里就不一一举例了，大家可以参考字符串处理的文章。
三、向量化的正则表达式
Pandas的字符串方法根据Python标准库的re模块实现了正则表达式，下面将介绍Pandas的str属性内置的正则表达式相关方法
方法 | 说明 |
|---|---|
match() | 对每个元素调用re.match(),将会返回一个布尔数组 |
extract() | 对每个元素调用re.match()，将会返回所有结果构成的字符串数组 |
findall() | 对每个元素用re.findall() |
replace() | 用正则模式替换字符串 |
contains() | 对每个元素调用re.search()返回布尔类型 |
count() | 计算符合正则表达式的字符串数量 |
split() | 等价于str.spilt(),支持正则表达式 |
rsplit() | 等价于str.rsplit()支持正则表达式 |
1、split()
split，按指定字符或表达式分割字符串，类似split的方法返回一个列表类型的序列
1）基本用法
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.str.split.html
Series.str.split(pat=None,
n=- 1,
expand=False, *,
regex=None )2）参数解释
pat：str 或编译的正则表达式，可选。要拆分的字符串或正则表达式。如果未指定，则在空格处拆分。
n：int，默认 -1(全部)。限制输出中的拆分数量， None , 0 和 -1 将被解释为返回所有拆分。
expand：布尔值，默认为 False。将拆分的字符串展开为单独的列。
- 如果 True ，返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。
- 如果 False ，则返回包含字符串列表的系列/索引。
regex：布尔值，默认无。确定 passed-in 模式是否为正则表达式：
- 如果 True ，假设 passed-in 模式是正则表达式
- 如果 False ，则将模式视为文字字符串。
- 如果 None 和 pat 长度为 1，则将 pat 视为文字字符串。
- 如果 None 和 pat 长度不为 1，则将 pat 视为正则表达式。
- 如果 pat 是已编译的正则表达式，则不能设置为 False
注 意：n 关键字的处理取决于找到的拆分数量：
- 如果发现拆分 > n ，请先进行 n 拆分
- 如果发现拆分 n ，则进行所有拆分
- 如果对于某一行，找到的拆分数 n ，则追加 None 以填充到 n if expand=True
如果使用 expand=True ，Series 和 Index 调用者分别返回 DataFrame 和 MultiIndex 对象。使用带有pat 的regex=False 作为编译的正则表达式会引发错误。
3）案例分析
#按数字分割
s = pd.Series(['QQ1252号码','QQ1353加我','我389的'])
s.str.split('\d+')
0 [QQ, 号码]
1 [QQ, 加我]
2 [我, 的]
# 按固定字符分割
s = pd.Series(['a_b_c', 'c_d_e', np.nan, 'f_g_h'])
s.str.split('_')
0 [a, b, c]
1 [c, d, e]
2 NaN
3 [f, g, h]
#切分后的列表中的元素可以通过get方法或者 [] 方法进行读取
s.str.split('_').str.get(1)
Out[96]:
0 b
1 d
2 NaN
3 g
#使用expand方法可以轻易地将这种返回展开为一个数据表
s.str.split('_', expand=True)
0 1 2
0 a b c
1 c d e
2 NaN NaN NaN
3 f g h
#同样，我们也可以限制切分的次数：
s.str.split('_', expand=True, n=1)
0 1
0 a b_c
1 c d_e
2 NaN NaN
3 f g_h2、rsplit()
rsplit与split相似，不同的是，这个切分的方向是反的，即，从字串的尾端向首段切分
1）基础用法
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.str.rsplit.html
Series.str.rsplit(pat=None, n=- 1, expand=False)2）参数解释
pat：str 或编译的正则表达式，可选。要拆分的字符串或正则表达式。如果未指定，则在空格处拆分。
n：int，默认 -1(全部)。限制输出中的拆分数量。None , 0 和 -1 将被解释为返回所有拆分。
expand：布尔值，默认为 False。将拆分的字符串展开为单独的列。
- 如果 True ，返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。
- 如果 False ，则返回包含字符串列表的系列/索引。
3）案例分析
s = pd.Series(['QQ1252号码','QQ1353加我','我389的'])
s.str.rsplit('_', expand=True, n=1)
0 1
0 a_b c
1 c_d e
2 NaN NaN
3 f_g h3、replace ()
1）基本用法
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.str.replace.html
Series.str.replace(pat, repl, n=- 1, case=None, flags=0, regex=None)2）参数解释
pat：str 或编译的正则表达式，字符串可以是字符序列或正则表达式。
repl：str 或可调用，替换字符串或可调用对象。可调用对象传递正则表达式匹配对象，并且必须返回要使用的替换字符串。
n：int，默认 -1(全部)从一开始就更换的数量。
case：布尔值，默认无。确定替换是否区分大小写：
- 如果为 True，则区分大小写(如果 pat 是字符串，则默认为)
- 设置为 False 不区分大小写
- 如果 pat 是已编译的正则表达式，则无法设置。
flags：int，默认 0(无标志)。正则表达式模块标志，例如重新忽略。如果 pat 是已编译的正则表达式，则无法设置。
regex：布尔值，默认为真。确定 passed-in 模式是否为正则表达式：
- 如果为 True，则假定 passed-in 模式是正则表达式。
- 如果为 False，则将模式视为文字字符串
- 如果 pat 是已编译的正则表达式或 repl 是可调用的，则不能设置为 False。
3）案例分析
replace方法默认使用正则表达式
s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca','', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'])
s.str.replace('^.a|dog', 'XX-XX ', case=False)
Out[27]:
0 A
1 B
2 C
3 XX-XX ba
4 XX-XX ca
5
6 NaN
7 XX-XX BA
8 XX-XX
9 XX-XX t
pd.Series(['foo', 'fuz', np.nan]).str.replace('f.', 'ba', regex=True)
0 bao
1 baz
2 NaN
pd.Series(['f.o', 'fuz', np.nan]).str.replace('f.', 'ba', regex=False)
0 bao
1 fuz
2 NaN4、findall()
1)基础用法
Series.str.findall(pat, flags=0)2）参数解释
pat：正则表达式
flags：Flags from re module, e.g. re.IGNORECASE (default is 0, which means no flags)，是否忽略大小写。
3）案例分析
import re
#提取聊天记录中的QQ号
s=pd.Series(['QQ号码123452124','QQ123356123','我的Q123356189','Q号123356111注意','加我Q号123356124有惊喜'])
s.str.findall('\d+')
0 [123452124]
1 [123356123]
2 [123356189]
3 [123356111]
4 [123356124]
s.str.findall('Q')
0 [Q, Q]
1 [Q, Q]
2 [Q]
3 [Q]
4 [Q]
s.str.findall('q')
0 []
1 []
2 []
3 []
4 []
s.str.findall('q', flags=re.IGNORECASE)
0 [Q, Q]
1 [Q, Q]
2 [Q]
3 [Q]
4 [Q]四、其他向量化的方法
除了上面介绍的Pandas字符串的正常操作和正则表达式外，Pandas的str属性还提供了其他的一些方法，这些方法非常的有用，在进行特征提取或者数据清洗时，非常高效，具体如下：
方法 | 说明 |
|---|---|
get() | 获取元素索引位置上的值,索引从0开始 |
slice() | 对元素进行切片取值 |
slice_replace() | 对元素进行切片替换 |
cat() | 连接字符串 |
repeat() | 重复元素 |
normalize() | 将字符串转换为Unicode规范形式 |
pad() | 在字符串的左边右边或者两边增加空格 |
wrap() | 将字符串按照指定的宽度换行 |
join() | 用分隔符连接Series对象的每个元素 |
get_dummies() | 按照分隔符提取每个元素的dummy变量,转换为one-hot编码的DataFrame |
1、wrap()
处理长文本数据(段落或消息)时，Pandas str.wrap()是一种重要的方法。当它超过传递的宽度时，用于将长文本数据分发到新行中或处理制表符空间。
1）基本用法
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.str.wrap.html
Series.str.wrap(width, **kwargs)2）参数解释
width：整数值，定义最大线宽
**kwargs expand_tabs：布尔值，如果为True，则将制表符扩展为空格 replace_whitespace：布尔值(如果为true)，则每个空格字符均被单个空格替换。 drop_whitespace：布尔值，如果为true，则在新行的开头删除空白(如果有) break_long_words：布尔值(如果为True)会打断比传递的宽度长的单词。 break_on_hyphens：布尔值(如果为true)会在字符串长度小于宽度的连字符处中断字符串。
3）案例分析
s = pd.Series(['0000056783','0000000034','0987766721'])
s.str.wrap(5)
0 00000\n56783
1 00000\n00034
2 09877\n66721
print('09877\n66721')
09877
667212、pad()
Pandas 提供了一种向系列中的每个字符串元素添加填充(空格或其他字符)的方法。每次调用.str时都必须加上前缀，以区别于Python的默认函数，否则会引发错误。
1）基本用法
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.str.pad.html
Series.str.pad(width, side='left', fillchar=' ')2）参数解释
width：结果字符串的最小宽度。
- 如果width小于或等于字符串的长度，则不添加填充。
- 如果width大于字符串长度，则多余的空格将用空格或传递的字符填充。
side：{‘left’, ‘right’, ‘both’}, default ‘left’。字符串输入(“左”，“右”或“两者”)。默认值为“左”。填充将在各侧平均添加。 fillchar：要填充的字符，默认值为‘(空白)。
# 默认从左边开始填充
s = pd.Series(['A','E','C','D','E'])
s.str.pad(5 ,fillchar='x')
0 xxxxA
1 xxxxE
2 xxxxC
3 xxxxD
4 xxxxE
# 从右边开始填充
s.str.pad(5 ,side='right',fillchar='x')
0 Axxxx
1 Exxxx
2 Cxxxx
3 Dxxxx
4 Exxxx
# 默认为空格
s.str.pad(5)
Out[65]:
0 A
1 E
2 C
3 D
4 E3、slice()
Pandas str.slice()方法用于从Pandas系列对象中存在的字符串中分割子字符串。它非常类似于Python在[start：stop：step]上进行切片的基本原理，这意味着它需要三个参数，即开始位置，结束位置和要跳过的元素数量。
1）基本用法
Series.str.slice(start=None, stop=None, step=None)2）参数解释
start:int值，告诉从哪里开始切片 stop:int值，告诉在哪里结束切片 step:int值，指示切片期间要步进多少个字符
3） 案例讲解
s = pd.Series(['马 云：2000亿','马化腾：1800亿','王健林：1200亿','小伍哥：0.000012亿'])
s.str.slice(0,3)
0 马 云
1 马化腾
2 王健林
3 小伍哥
s = pd.Series(["koala", "dog", "chameleon"])
s
0 koala
1 dog
2 chameleon
s.str.slice(start=1)
0 oala
1 og
2 hameleon
s.str.slice(start=-1)
0 a
1 g
2 n
s.str.slice(stop=2)
0 ko
1 do
2 ch
s.str.slice(step=2)
0 kaa
1 dg
2 caeen
s.str.slice(start=0, stop=5, step=3)
0 kl
1 d
2 cm
s.str[0:5:3]
0 kl
1 d
2 cm4、get()
使用Pandas str.get()方法获取通过位置的元素。此方法适用于整个系列中的字符串，数值甚至列表。每次都必须给.str加上前缀，以使其与Python的默认get()方法区分开。
1)基础用法
Series.str.get(i)2）参数解释i：要提取的元素的位置，仅整数值。
3）案例分析
s = pd.Series(['马 云：2000亿','马化腾：1800亿','王健林：1200亿','小伍哥：0.000012亿'])
s.str.get(0)
0 马
1 马
2 王
3 小
s = pd.Series(["String",
(1, 2, 3),
["a", "b", "c"],
123,
-456,
{1: "Hello", "2": "World"}])
s.str.get(1)
0 t
1 2
2 b
3 NaN
4 NaN
5 Hello5、slice_replace()
用另一个值替换字符串的位置切片
1）基本用法
Series.str.slice_replace(start=None, stop=None, repl=None)2）参数解释
start：整数，可选
用于切片的左索引位置。如果未指定 (None)，则切片在左侧是无界的，即从字符串的开头切片。
stop：整数，可选
用于切片的右索引位置。如果未指定 (None)，则切片在右侧是无界的，即切片直到字符串的末尾。
repl：str，可选
用于替换的字符串。如果未指定 (None)，则切片区域将替换为空字符串。
3）案例分析
s = pd.Series(['马 云：2000亿','马化腾：1800亿','王健林：1200亿','小伍哥：0.000012亿'])
#切片替换
s.str.slice_replace(0,3,'小伍哥')
0 小伍哥：2000亿
1 小伍哥：1800亿
2 小伍哥：1200亿
3 小伍哥：0.000012亿
s.str.join('-')
0 马- -云-：-2-0-0-0-亿
1 马-化-腾-：-1-8-0-0-亿
2 王-健-林-：-1-2-0-0-亿
3 小-伍-哥-：-0-.-0-0-0-0-1-2-亿
s = pd.Series(['A','E','C','D','E'])
s.str.get_dummies()
A C D E
0 1 0 0 0
1 0 0 0 1
2 0 1 0 0
3 0 0 1 0
4 0 0 0 16、get_dummies()
Series 中的每个字符串都由 sep 拆分，并作为虚拟/指标变量的 DataFrame 返回。
1）基础用法
Series.str.get_dummies(sep='|')2）参数解释
sep：str，默认 “|”
要拆分的字符串。
3）案例分析
pd.Series(['a|b', 'a', 'a|c']).str.get_dummies()
a b c
0 1 1 0
1 1 0 0
2 1 0 1
pd.Series(['a|b', np.nan, 'a|c']).str.get_dummies()
a b c
0 1 1 0
1 0 0 0
2 1 0 1另一个需要好好解释的是get_dummies()方法，举个例子：假如我们用A，B，C，D来表示一个人的某个特征：
monte = pd.Series(['Graham Chapman', 'John Cleese', 'Terry Gilliam',
'Eric Idle', 'Terry Jones', 'Michael Palin'])
full_monte = pd.DataFrame({'name': monte,
'info': ['B|C|D', 'B|D', 'A|C',
'B|D', 'B|C', 'B|C|D']})
full_monte
name info
0 Graham Chapman B|C|D
1 John Cleese B|D
2 Terry Gilliam A|C
3 Eric Idle B|D
4 Terry Jones B|C
5 Michael Palin B|C|D可以看到比如Graham Chapman有B，C，D三种特征，而John Cleese有B和D两种特征。这时我们可以用get_dummies('|')以|作为分隔符，将这些特征进行one-hot
full_monte['info'].str.get_dummies('|')
A B C D
0 0 1 1 1
1 0 1 0 1
2 1 0 1 0
3 0 1 0 1
4 0 1 1 0
5 0 1 1 17、repeat()
Pandas str.repeat()方法用于在传递的系列本身的相同位置重复字符串值。如果定义每个元素应重复重复的次数，也可以传递一个数组。在这种情况下，数组的长度必须与Series的长度相同。
1）基本用法
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.str.repeat.html
Series.str.repeat(repeats)2）参数解释
repeats：int或int列表，用于定义必须重复字符串的次数。(列表的大小必须等于系列)
3）案例分析
s = pd.Series(['A','E','C','D','E'])
s.str.repeat(2)
0 AA
1 EE
2 CC
3 DD
4 EE
# 不同的行重复不同的次数
s.str.repeat(repeats=[1, 2, 3])
0 a
1 bb
2 ccc8、cat()
连接字符串，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）基本用法
Series.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None, join='left')2）参数解释
others：系列、索引、数据帧、np.ndarray 或 list-like
Series、Index、DataFrame、np.ndarray(一维或二维)和其他 list-likes 的字符串必须与调用 Series/Index 的长度相同，但索引对象除外(即 Series/Index/DataFrame)如果join 不是无。
如果其他是包含 Series、Index 或 np.ndarray (1-dim) 组合的 list-like，则所有元素都将被解包并且必须单独满足上述条件。
如果其他为 None，则该方法返回调用 Series/Index 中所有字符串的串联。
sep：str，默认“”
不同元素/列之间的分隔符。默认情况下使用空字符串‘’。
na_rep：str 或无，默认无，为所有缺失值插入的表示：
- 如果na_rep 为None，并且others 为None，则从结果中省略系列/索引中的缺失值。
- 如果na_rep 为None，并且others 不是None，则在任何列(连接之前)中包含缺失值的行将在结果中具有缺失值。
join：{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}，默认 ‘left’
确定调用 Series/Index 和 others 中的任何 Series/Index/DataFrame 之间的 join-style(没有索引的对象需要匹配调用 Series/Index 的长度)。要禁用对齐，请在 others 中的任何系列/索引/数据帧上使用 .values。
3) 案例分析
#如果连接的是两个序列，则会一一对应连接
s1 = pd.Series(['A','E','C','D','E'])
s2 = pd.Series(['1','2','3','4','5'])
s1.str.cat(s2)
0 A1
1 E2
2 C3
3 D4
4 E5
#只提供一个序列，则只连接自己，默认为空格
s1.str.cat()
'AECDE'
s1.str.cat(sep='-')
'A-E-C-D-E'
#也可以同时复核连接，参数可以是二维的
d = pd.concat([s1, s2], axis=1)
s3 = pd.Series(['x','x','y','y','y'])
s3.str.cat(d, na_rep='-')
0 xA1
1 xE2
2 yC3
3 yD4
4 yE5
# 缺失值处理
s = pd.Series(['a', 'b', np.nan, 'd'])
s.str.cat(sep=' ')
'a b d'
s.str.cat(sep=' ', na_rep='?')
'a b ? d'END
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