Pandas DataFrame子集上的字符串修改

Pandas DataFrame是一个强大的数据处理工具，可以用于处理结构化数据。在DataFrame中，可以使用字符串方法对字符串列进行修改和处理。

要在Pandas DataFrame子集上修改字符串，可以使用str属性和相应的字符串方法。下面是一些常用的字符串方法和示例：

1. lower()：将字符串转换为小写。

df['column_name'] = df['column_name'].str.lower()

1. upper()：将字符串转换为大写。

df['column_name'] = df['column_name'].str.upper()

1. strip()：去除字符串两端的空格。

df['column_name'] = df['column_name'].str.strip()

1. replace()：替换字符串中的特定字符。

df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('old_value', 'new_value')

1. split()：将字符串拆分为列表。

df['column_name'] = df['column_name'].str.split(',')

1. contains()：检查字符串是否包含指定的子字符串。

df['column_name'] = df['column_name'].str.contains('substring')

1. len()：计算字符串的长度。

df['column_name'] = df['column_name'].str.len()

这些方法可以应用于DataFrame的特定列或整个DataFrame。根据具体的需求，选择适当的方法进行字符串修改。

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