pandas|第八章文本数据 pandas|数据分析|python

文章目录

一、str对象
- 1. str对象的设计意图
- 2. []索引器
- 3. string类型
二、正则表达式基础
- 1. 一般字符的匹配
- 2. 元字符基础
- 3. 简写字符集
三、文本处理的五类操作
- 1. 拆分
- 2. 合并
- 3. 匹配
- 4. 替换
- 5. 提取
四、常用字符串函数
- 1. 字母型函数
- 2. 数值型函数
- 3. 统计型函数
- 4. 格式型函数
五、练习
- Ex1：房屋信息数据集
- Ex2：《权力的游戏》剧本数据集

import numpy as np import pandas as pd

一、str对象 1. str对象的设计意图 str对象是定义在Index或Series上的属性，专门用于处理每个元素的文本内容，其内部定义了大量方法，因此对一个序列进行文本处理，首先需要获取其str对象。在Python标准库中也有str模块，为了使用上的便利，有许多函数的用法pandas照搬了它的设计，例如字母转为大写的操作：

var = 'abcd' str.upper(var) # Python内置str模块

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s = pd.Series(['abcd', 'efg', 'hi']) s.str

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s.str.upper() # pandas中str对象上的upper方法

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根据文档API材料，在pandas的50个str对象方法中，有31个是和标准库中的str模块方法同名且功能一致，这为批量处理序列提供了有力的工具。
2. []索引器对于str对象而言，可理解为其对字符串进行了序列化的操作，例如在一般的字符串中，通过[]可以取出某个位置的元素：

var[0]

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同时也能通过切片得到子串：

var[-1: 0: -2]

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通过对str对象使用[]索引器，可以完成完全一致的功能，并且如果超出范围则返回缺失值：

s.str[0]

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s.str[-1: 0: -2]

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s.str[2]

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3. string类型在上一章提到，从pandas的1.0.0版本开始，引入了string类型，其引入的动机在于：原来所有的字符串类型都会以object类型的Series进行存储，但object类型只应当存储混合类型，例如同时存储浮点、字符串、字典、列表、自定义类型等，因此字符串有必要同数值型或category一样，具有自己的数据存储类型，从而引入了string类型。
总体上说，绝大多数对于object和string类型的序列使用str对象方法产生的结果是一致，但是在下面提到的两点上有较大差异：
【pandas|第八章文本数据】首先，应当尽量保证每一个序列中的值都是字符串的情况下才使用str属性，但这并不是必须的，其必要条件是序列中至少有一个可迭代（Iterable）对象，包括但不限于字符串、字典、列表。对于一个可迭代对象，string类型的str对象和object类型的str对象返回结果可能是不同的。

s = pd.Series([{1: 'temp_1', 2: 'temp_2'}, ['a', 'b'], 0.5, 'my_string']) s.str[1]

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s.astype('string').str[1]

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除了最后一个字符串元素，前三个元素返回的值都不同，其原因在于当序列类型为object时，是对于每一个元素进行[]索引，因此对于字典而言，返回temp_1字符串，对于列表则返回第二个值，而第三个为不可迭代对象，返回缺失值，第四个是对字符串进行[]索引。而string类型的str对象先把整个元素转为字面意义的字符串，例如对于列表而言，第一个元素即 “{”，而对于最后一个字符串元素而言，恰好转化前后的表示方法一致，因此结果和object类型一致。
除了对于某些对象的str序列化方法不同之外，两者另外的一个差别在于，string类型是Nullable类型，但object不是。这意味着string类型的序列，如果调用的str方法返回值为整数Series和布尔Series时，其分别对应的dtype是Int和boolean的Nullable类型，而object类型则会分别返回int/float和bool/object，取决于缺失值的存在与否。同时，字符串的比较操作，也具有相似的特性，string返回Nullable类型，但object不会。

s = pd.Series(['a']) s.str.len()

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s.astype('string').str.len()

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s == 'a'

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s.astype('string') == 'a'

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s = pd.Series(['a', np.nan]) # 带有缺失值

s.str.len()

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s.astype('string').str.len()

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s == 'a'

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s.astype('string') == 'a'

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最后需要注意的是，对于全体元素为数值类型的序列，即使其类型为object或者category也不允许直接使用str属性。如果需要把数字当成string类型处理，可以使用astype强制转换为string类型的Series：

s = pd.Series([12, 345, 6789]) s.astype('string').str[1]

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二、正则表达式基础这一节的两个表格来自于learn-regex-zh这个关于正则表达式项目，其使用MIT开源许可协议。这里只是介绍正则表达式的基本用法，需要系统学习的读者可参考正则表达式必知必会一书。
1. 一般字符的匹配正则表达式是一种按照某种正则模式，从左到右匹配字符串中内容的一种工具。对于一般的字符而言，它可以找到其所在的位置，这里为了演示便利，使用了python中re模块的findall函数来匹配所有出现过但不重叠的模式，第一个参数是正则表达式，第二个参数是待匹配的字符串。例如，在下面的字符串中找出apple：

import re re.findall(r'Apple', 'Apple! This Is an Apple!')

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2. 元字符基础

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re.findall(r'.', 'abc')

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re.findall(r'[ac]', 'abc')

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re.findall(r'[^ac]', 'abc')

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re.findall(r'[ab]{2}', 'aaaabbbb') # {n}指匹配n次

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re.findall(r'aaa|bbb', 'aaaabbbb')

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re.findall(r'a\\?|a\*', 'aa?a*a')

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re.findall(r'a?.', 'abaacadaae')

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3. 简写字符集此外，正则表达式中还有一类简写字符集，其等价于一组字符的集合：

简写	描述
\w	匹配所有字母、数字、下划线: [a-zA-Z0-9_]
\W	匹配非字母和数字的字符: [^\w]
\d	匹配数字: [0-9]
\D	匹配非数字: [^\d]
\s	匹配空格符: [\t\n\f\r\p{Z}]
\S	匹配非空格符: [^\s]
\B	匹配一组非空字符开头或结尾的位置，不代表具体字符

re.findall(r'.s', 'Apple! This Is an Apple!')

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re.findall(r'\w{2}', '09 8? 7w c_ 9q p@')

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re.findall(r'\w\W\B', '09 8? 7w c_ 9q p@')

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re.findall(r'.\s.', 'Constant dropping wears the stone.')

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re.findall(r'上海市(.{2,3}区)(.{2,3}路)(\d+号)', '上海市黄浦区方浜中路249号上海市宝山区密山路5号')

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三、文本处理的五类操作 1. 拆分 str.split能够把字符串的列进行拆分，其中第一个参数为正则表达式，可选参数包括从左到右的最大拆分次数n，是否展开为多个列expand。

s = pd.Series(['上海市黄浦区方浜中路249号', '上海市宝山区密山路5号']) s.str.split('[市区路]')

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s.str.split('[市区路]', n=2, expand=True)

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与其类似的函数是str.rsplit，其区别在于使用n参数的时候是从右到左限制最大拆分次数。但是当前版本下rsplit因为bug而无法使用正则表达式进行分割：

s.str.rsplit('[市区路]', n=2, expand=True)

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2. 合并关于合并一共有两个函数，分别是str.join和str.cat。str.join表示用某个连接符把Series中的字符串列表连接起来，如果列表中出现了非字符串元素则返回缺失值：

s = pd.Series([['a','b'], [1, 'a'], [['a', 'b'], 'c']]) s.str.join('-')

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str.cat用于合并两个序列，主要参数为连接符sep、连接形式join以及缺失值替代符号na_rep，其中连接形式默认为以索引为键的左连接。

s1 = pd.Series(['a','b']) s2 = pd.Series(['cat','dog']) s1.str.cat(s2,sep='-')

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s2.index = [1, 2] s1.str.cat(s2, sep='-', na_rep='?', join='outer')

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3. 匹配 str.contains返回了每个字符串是否包含正则模式的布尔序列：

s = pd.Series(['my cat', 'he is fat', 'railway station']) s.str.contains('\s\wat')

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str.startswith和str.endswith返回了每个字符串以给定模式为开始和结束的布尔序列，它们都不支持正则表达式：

s.str.startswith('my')

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s.str.endswith('t')

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如果需要用正则表达式来检测开始或结束字符串的模式，可以使用str.match，其返回了每个字符串起始处是否符合给定正则模式的布尔序列：

s.str.match('m|h')

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s.str[::-1].str.match('ta[f|g]|n') # 反转后匹配

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当然，这些也能通过在str.contains的正则中使用^和$来实现：

s.str.contains('^[m|h]')

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s.str.contains('[f|g]at|n$')

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除了上述返回值为布尔的匹配之外，还有一种返回索引的匹配函数，即str.find与str.rfind，其分别返回从左到右和从右到左第一次匹配的位置的索引，未找到则返回-1。需要注意的是这两个函数不支持正则匹配，只能用于字符子串的匹配：

s = pd.Series(['This is an apple. That is not an apple.']) s.str.find('apple')

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s.str.rfind('apple')

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4. 替换 str.replace和replace并不是一个函数，在使用字符串替换时应当使用前者。

s = pd.Series(['a_1_b','c_?']) s.str.replace('\d|\?', 'new', regex=True)

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当需要对不同部分进行有差别的替换时，可以利用子组的方法，并且此时可以通过传入自定义的替换函数来分别进行处理，注意group(k)代表匹配到的第k个子组（圆括号之间的内容）：

s = pd.Series(['上海市黄浦区方浜中路249号', '上海市宝山区密山路5号', '北京市昌平区北农路2号']) pat = '(\w+市)(\w+区)(\w+路)(\d+号)' city = {'上海市': 'Shanghai', '北京市': 'Beijing'} district = {'昌平区': 'CP District', '黄浦区': 'HP District', '宝山区': 'BS District'} road = {'方浜中路': 'Mid Fangbin Road', '密山路': 'Mishan Road', '北农路': 'Beinong Road'} def my_func(m): str_city = city[m.group(1)] str_district = district[m.group(2)] str_road = road[m.group(3)] str_no = 'No. ' + m.group(4)[:-1] return ' '.join([str_city, str_district, str_road, str_no]) s.str.replace(pat, my_func, regex=True)

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这里的数字标识并不直观，可以使用命名子组更加清晰地写出子组代表的含义：

pat = '(?P<市名>\w+市)(?P<区名>\w+区)(?P<路名>\w+路)(?P<编号>\d+号)' def my_func(m): str_city = city[m.group('市名')] str_district = district[m.group('区名')] str_road = road[m.group('路名')] str_no = 'No. ' + m.group('编号')[:-1] return ' '.join([str_city, str_district, str_road, str_no]) s.str.replace(pat, my_func, regex=True)

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这里虽然看起来有些繁杂，但是实际数据处理中对应的替换，一般都会通过代码来获取数据从而构造字典映射，在具体写法上会简洁的多。
5. 提取提取既可以认为是一种返回具体元素（而不是布尔值或元素对应的索引位置）的匹配操作，也可以认为是一种特殊的拆分操作。前面提到的str.split例子中会把分隔符去除，这并不是用户想要的效果，这时候就可以用str.extract进行提取：

pat = '(\w+市)(\w+区)(\w+路)(\d+号)' s.str.extract(pat)

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通过子组的命名，可以直接对新生成DataFrame的列命名：

pat = '(?P<市名>\w+市)(?P<区名>\w+区)(?P<路名>\w+路)(?P<编号>\d+号)' s.str.extract(pat)

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str.extractall不同于str.extract只匹配一次，它会把所有符合条件的模式全部匹配出来，如果存在多个结果，则以多级索引的方式存储：

s = pd.Series(['A135T15,A26S5','B674S2,B25T6'], index = ['my_A','my_B']) pat = '[A|B](\d+)[T|S](\d+)' s.str.extractall(pat)

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pat_with_name = '[A|B](?P\d+)[T|S](?P\d+)' s.str.extractall(pat_with_name)

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str.findall的功能类似于str.extractall，区别在于前者把结果存入列表中，而后者处理为多级索引，每个行只对应一组匹配，而不是把所有匹配组合构成列表。

s.str.findall(pat)

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四、常用字符串函数除了上述介绍的五类字符串操作有关的函数之外，str对象上还定义了一些实用的其他方法，在此进行介绍：
1. 字母型函数 upper, lower, title, capitalize, swapcase这五个函数主要用于字母的大小写转化，从下面的例子中就容易领会其功能：

s = pd.Series(['lower', 'CAPITALS', 'this is a sentence', 'SwApCaSe']) s.str.upper()

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s.str.lower()

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s.str.title()

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s.str.capitalize()

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s.str.swapcase()

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2. 数值型函数这里着重需要介绍的是pd.to_numeric方法，它虽然不是str对象上的方法，但是能够对字符格式的数值进行快速转换和筛选。其主要参数包括errors和downcast分别代表了非数值的处理模式和转换类型。其中，对于不能转换为数值的有三种errors选项，raise, coerce, ignore分别表示直接报错、设为缺失以及保持原来的字符串。

s = pd.Series(['1', '2.2', '2e', '??', '-2.1', '0']) pd.to_numeric(s, errors='ignore')

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pd.to_numeric(s, errors='coerce')

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在数据清洗时，可以利用coerce的设定，快速查看非数值型的行：

s[pd.to_numeric(s, errors='coerce').isna()]

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3. 统计型函数 count和len的作用分别是返回出现正则模式的次数和字符串的长度：

s = pd.Series(['cat rat fat at', 'get feed sheet heat']) s.str.count('[r|f]at|ee')

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s.str.len()

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4. 格式型函数格式型函数主要分为两类，第一种是除空型，第二种是填充型。其中，第一类函数一共有三种，它们分别是strip, rstrip, lstrip，分别代表去除两侧空格、右侧空格和左侧空格。这些函数在数据清洗时是有用的，特别是列名含有非法空格的时候。

my_index = pd.Index([' col1', 'col2 ', ' col3 ']) my_index.str.strip().str.len()

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my_index.str.rstrip().str.len()

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my_index.str.lstrip().str.len()

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对于填充型函数而言，pad是最灵活的，它可以选定字符串长度、填充的方向和填充内容：

s = pd.Series(['a','b','c']) s.str.pad(5,'left','*')

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s.str.pad(5,'right','*')

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s.str.pad(5,'both','*')

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上述的三种情况可以分别用rjust, ljust, center来等效完成，需要注意ljust是指右侧填充而不是左侧填充：

s.str.rjust(5, '*')

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s.str.ljust(5, '*')

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s.str.center(5, '*')

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在读取excel文件时，经常会出现数字前补0的需求，例如证券代码读入的时候会把"000007"作为数值7来处理，pandas中除了可以使用上面的左侧填充函数进行操作之外，还可用zfill来实现。

s = pd.Series([7, 155, 303000]).astype('string') s.str.pad(6,'left','0')

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s.str.rjust(6,'0')

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s.str.zfill(6)

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五、练习 Ex1：房屋信息数据集现有一份房屋信息数据集如下：

df = pd.read_excel('../data/house_info.xls', usecols=['floor','year','area','price']) df.head(3)

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将year列改为整数年份存储。

df = pd.read_excel('../data/house_info.xls', usecols=['floor','year','area','price']) df.year = pd.to_numeric(df.year.str[:-2]).astype('Int64') df.head(3)

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将floor列替换为Level, Highest两列，其中的元素分别为string类型的层类别（高层、中层、低层）与整数类型的最高层数。

pat = '(\w层)（共(\d+)层）' new_cols = df.floor.str.extract(pat).rename(columns={0:'Level', 1:'Highest'}) df = pd.concat([df.drop(columns=['floor']), new_cols], 1) df.head(3)

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计算房屋每平米的均价avg_price，以***元/平米的格式存储到表中，其中***为整数。

s_area = pd.to_numeric(df.area.str[:-1]) s_price = pd.to_numeric(df.price.str[:-1]) df['avg_price'] = ((s_price/s_area)*10000).astype('int').astype('string') + '元/平米' df.head(3)