数据分析应用项目化教程（Python） 课件 任务6.4 字符串处理_第1页
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第六章使用pandas进行数据清洗和整理

任务6.4字符串处理str介绍获取Series.str或Index.str，然后使用各种字符串处理函数向量化处理数据str处理的链式操作pandas常见字符串处理函数使用str的startswith、contains等bool的Series做条件查询使用正则表达式str介绍str简介:Series和Index包含一些列的字符操作方法，这可以使我们轻易操作数组中的各个元素。最重要的是，这些方法可以自动跳过缺失/NA值。这些方法可以在str属性中访问到，并且基本上和python内建的字符串方法同名。Pandas的字符串处理：使用方法：先获取Series的str属性，然后在属性上调用函数；只能在字符串列上使用，不能数字列上使用；Dataframe上没有str属性和处理方法Series.str并不是Python原生字符串，而是自己的一套方法，不过大部分和原生str很相似获取Series.str或Index.str，然后使用各种字符串处理函数向量化处理数据str处理的链式操作Series.str或Index.str每次调用方法之前需要获取str属性。获取str属性返回的是字符串方法访问器，也就能使用字符串方法了，而调用字符串方法后返回的是新的Series或Index对象，所以不能直接使用字符串方法。清理开头和结尾的白空格，将所有的名称都换为小写，并且将其余的空格都替换为下划线pandas常见字符串处理函数s.str.replace()字符串替换函数s.str.cat()字符拼接函数s.str.split()字符串分割函数s.str.strip()/lstrip()/rstrip()清除两边的特殊字符

s.str.get(i)/s.str.slice()截取字符串函数s.str.pad()在字符串左边/右边添加特定字符使用str的startswith、contains等bool的Series做条件查询s.str.contains()s.str.startswith()/endswith()使用正则表达式日期去除年、月、日三个中文字符Series.str默认就开启了正则表达式模式。匹配或包含模式的字符串,match和contains的区别是是否严格匹配小结str介绍获取Series.str或Index.str，然后使用各种字符串处理函数向量化处理数据str处理的链式操作pandas常见字符串处理函数

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