Python数据分析基础与应用电子活页4-11实现Pandas的字符串操作

Python数据分析基础与应用模块电子活页4-11实现pandas的字符串操作【技能训练4-15】实现pandas的字符串操作【训练要求】在JupyterNotebook开发环境中创建j4-15.ipynb，然后编写代码实现pandas的字符串操作。【实施过程】（1）使用strip()函数去除字符串两边的空格代码如下：importpandasaspds1=pd.Series(['count','sum','mean','max','min','abs'])s2=s1.str.strip()print(s2)输出结果：0count1sum2mean3max4min5absdtype:object（2）使用upper()函数将字符串中的字母转换为大写代码如下：print(s2.str.upper())输出结果：0COUNT1SUM2MEAN3MAX4MIN5ABSdtype:object（3）使用len()函数获取字符串的长度代码如下：print(s1.str.len())print(s2.str.len())输出结果：051424344355dtype:int64051324334353dtype:int64（4）使用cat()函数以指定的分隔符连接字符串元素代码如下：#自动忽略NaNprint(s2.str.cat(sep="_"))输出结果：count_sum_mean_max_min_abs（5）使用get_dummies()函数返回一个带有编码值的DataFrame对象代码如下：print(s2.str.get_dummies())输出结果：abscountmaxmeanminsum001000010000012000100300100040000105100000（6）使用repeat函数以指定的次数重复每个元素代码如下：print(s2.str.repeat(2))输出结果：0countcount1sumsum2meanmean3maxmax4minmin5absabsdtype:object（7）使用startswith函数判断Series中的元素是否以指定的字符串开头代码如下：#若以指定的"m"开头则返回Trueprint(s2.str.startswith("m"))输出结果：0False1False2True3True4True5Falsedtype:bool（8）使用find(pattern)函数返回指定字符在字符串中第一次出现的索引代码如下：#如果返回-1，则表示该字符串中没有出现指定的字符print(s2.str.find("m"))输出结果：0-1122030405-1dtype:int64（9）使用findall(pattern)函数以列表的形式返回出现的字符串代码如下：print(s2.str.findall("m"))输出结果：0[]1[m]2[m]3[m]4[m]5[]dtype:object（10）使用isnumeric()函数判断Series中组成每个字符串的所有字符是否都为数字代码如下：#返回一个布尔值，用来判断是否存在数字型字符串print(s2.s