"데이터 정리" 능력을 100배 향상시키는 16가지 Pandas 기능에 대한 자세한 설명!

이 기사 소개

당신이 가지고 있는 데이터가 왜 항상 엉망인지 느껴본 적이 있나요?

데이터 분석가로서 데이터 클리닝은 필수적인 부분입니다. 때로는 데이터가 너무 지저분해서 처리하는 데 많은 시간이 걸리는 경우가 많습니다. 따라서 더 많은 데이터 정리 방법을 익히면 능력이 100배 증가합니다.

이 기사는 이를 바탕으로 Pandas의 매우 사용하기 쉬운 str 벡터화 문자열 기능에 대해 설명합니다 배우고 나면 즉시 데이터 정리 능력이 향상되었음을 느낍니다.

1개의 데이터 세트, 16개의 Pandas 기능

데이터 세트는 모든 사람이 지식을 배울 수 있도록 Huang이 신중하게 구성했습니다. 데이터 세트는 다음과 같습니다.

import pandas as pd

df ={'姓名':[' 黄同学','黄至尊','黄老邪 ','陈大美','孙尚香'],
     '英文名':['Huang tong_xue','huang zhi_zun','Huang Lao_xie','Chen Da_mei','sun shang_xiang'],
     '性别':['男','women','men','女','男'],
     '身份证':['463895200003128433','429475199912122345','420934199110102311','431085200005230122','420953199509082345'],
     '身高':['mid:175_good','low:165_bad','low:159_bad','high:180_verygood','low:172_bad'],
     '家庭住址':['湖北广水','河南信阳','广西桂林','湖北孝感','广东广州'],
     '电话号码':['13434813546','19748672895','16728613064','14561586431','19384683910'],
     '收入':['1.1万','8.5千','0.9万','6.5千','2.0万']}
df = pd.DataFrame(df)
df

결과는 다음과 같습니다.

위 데이터를 관찰해 보면 데이터 세트가 지저분합니다. 다음으로 16개의 Panda를 사용하여 위 데이터를 정리하겠습니다.

① cat函数：用于字符串的拼接

df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3)

结果如下：

② contains：判断某个字符串是否包含给定字符

df["家庭住址"].str.contains("广")

结果如下：

③ startswith/endswith：判断某个字符串是否以…开头/结尾

# 第一个行的“ 黄伟”是以空格开头的
df["姓名"].str.startswith("黄") 
df["英文名"].str.endswith("e")

结果如下：

④ count：计算给定字符在字符串中出现的次数

df["电话号码"].str.count("3")

结果如下：

⑤ get：获取指定位置的字符串

df["姓名"].str.get(-1)
df["身高"].str.split(":")
df["身高"].str.split(":").str.get(0)

结果如下：

⑥ len：计算字符串长度

df["性别"].str.len()

结果如下：

⑦ upper/lower：英文大小写转换

df["英文名"].str.upper()
df["英文名"].str.lower()

结果如下：

⑧ pad+side参数/center：在字符串的左边、右边或左右两边添加给定字符

df["家庭住址"].str.pad(10,fillchar="*")      # 相当于ljust()
df["家庭住址"].str.pad(10,side="right",fillchar="*")    # 相当于rjust()
df["家庭住址"].str.center(10,fillchar="*")

结果如下：

⑨ repeat：重复字符串几次

df["性别"].str.repeat(3)

结果如下：

⑩ slice_replace：使用给定的字符串，替换指定的位置的字符

df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4)

结果如下：

⑪ replace：将指定位置的字符，替换为给定的字符串

df["身高"].str.replace(":","-")

结果如下：

⑫ replace：将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式)

• replace中传入正则表达式，才叫好用；
• 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用；

df["收入"].str.replace("\d+\.\d+","正则")

结果如下：

⑬ split方法+expand参数：搭配join方法功能很强大

# 普通用法
df["身高"].str.split(":")
# split方法，搭配expand参数
df[["身高描述","final身高"]] = df["身高"].str.split(":",expand=True)
df
# split方法搭配join方法
df["身高"].str.split(":").str.join("?"*5)

结果如下：

⑭ strip/rstrip/lstrip：去除空白符、换行符

df["姓名"].str.len()
df["姓名"] = df["姓名"].str.strip()
df["姓名"].str.len()

结果如下：

⑮ findall：利用正则表达式，去字符串中匹配，返回查找结果的列表

• findall使用正则表达式，做数据清洗，真的很香！

df["身高"]
df["身高"].str.findall("[a-zA-Z]+")

结果如下：

⑯ extract/extractall：接受正则表达式，抽取匹配的字符串(一定要加上括号)

df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+)")
# extractall提取得到复合索引
df["身高"].str.extractall("([a-zA-Z]+)")
# extract搭配expand参数
df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+).*?([a-zA-Z]+)",expand=True)

结果如下：

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