python数据分析（八）：Pandas 文本数据处理

Pandas 文本数据处理全面指南

1. 引言

在数据分析中，文本数据是常见的数据类型之一。Pandas 提供了强大的字符串处理方法，可以方便地对文本数据进行各种操作。本文将详细介绍 Pandas 中的文本处理功能，包括字符串连接(cat)、分割(split)、替换(replace)、提取(extract)、重复(repeat)等方法，并通过实际代码示例展示如何使用它们。

2. 字符串基本操作

2.1 访问字符串方法

在 Pandas 中，我们通过 str 访问器来使用字符串方法。

import pandas as pd# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice Smith', 'Bob Johnson', 'Charlie Brown'],'Email': ['[e-mail]', '[e-mail]', '[e-mail]']}
df = pd.DataFrame(data)# 使用str访问器
df['Name_Upper'] = df['Name'].str.upper()
print("大写姓名:\n", df['Name_Upper'])

输出:

大写姓名:0       ALICE SMITH
1       BOB JOHNSON
2    CHARLIE BROWN
Name: Name_Upper, dtype: object

解释:

• 通过 .str 访问器可以使用所有字符串方法
• upper() 方法将字符串转换为大写

3. 字符串连接 (cat)

3.1 基本连接操作

cat() 方法用于连接字符串。

# 创建示例数据
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'])# 简单连接
result = s.str.cat(sep=',')
print("\n简单连接结果:", result)# 与另一Series连接
s2 = pd.Series(['1', '2', '3'])
result = s.str.cat(s2, sep='-')
print("\nSeries间连接:\n", result)

输出:

简单连接结果: a,b,cSeries间连接:0    a-1
1    b-2
2    c-3
dtype: object

3.2 连接DataFrame中的多列

# 连接DataFrame中的多列
df['Name_Email'] = df['Name'].str.cat(df['Email'], sep=' <')
print("\n连接两列结果:\n", df['Name_Email'])

4. 字符串分割 (split)

4.1 基本分割操作

split() 方法用于分割字符串。

# 分割姓名
split_names = df['Name'].str.split(' ')
print("\n分割姓名:\n", split_names)# 获取分割后的第一部分
first_names = df['Name'].str.split(' ').str[0]
print("\n名字部分:\n", first_names)

输出:

分割姓名:0       [Alice, Smith]
1      [Bob, Johnson]
2    [Charlie, Brown]
Name: Name, dtype: object名字部分:0      Alice
1        Bob
2    Charlie
Name: Name, dtype: object

4.2 扩展分割结果

# 扩展分割结果为多列
df[['First_Name', 'Last_Name']] = df['Name'].str.split(' ', expand=True)
print("\n扩展分割结果:\n", df[['First_Name', 'Last_Name']])

5. 字符串替换 (replace)

5.1 基本替换操作

replace() 方法用于替换字符串中的内容。

# 替换域名
df['New_Email'] = df['Email'].str.replace(r'\.\w+$', '.com', regex=True)
print("\n替换域名后:\n", df['New_Email'])

输出:

替换域名后:0    [e-mail]
1        [e-mail]
2     [e-mail]
Name: New_Email, dtype: object

5.2 使用正则表达式替换

# 使用正则表达式替换
df['Initials'] = df['Name'].str.replace(r'(\w)\w*\s(\w)\w*', r'\1\2', regex=True)
print("\n姓名首字母:\n", df['Initials'])

6. 字符串提取 (extract)

6.1 使用正则表达式提取

extract() 方法使用正则表达式从字符串中提取内容。

# 从Email中提取用户名和域名
extracted = df['Email'].str.extract(r'(?P<Username>\w+)@(?P<Domain>\w+)\.\w+')
print("\n提取结果:\n", extracted)

输出:

提取结果:Username   Domain
0     alice  example
1       bob     test
2   charlie     demo

6.2 提取特定模式

# 提取名字中的元音字母
vowels = df['Name'].str.extractall(r'([aeiouAEIOU])')
print("\n元音字母:\n", vowels)

7. 字符串重复 (repeat)

7.1 基本重复操作

repeat() 方法用于重复字符串。

# 重复字符串
repeated = df['First_Name'].str.repeat(2)
print("\n重复名字:\n", repeated)

输出:

重复名字:0      AliceAlice
1          BobBob
2    CharlieCharlie
Name: First_Name, dtype: object

7.2 按不同次数重复

# 按不同次数重复
repeated = df['First_Name'].str.repeat([1, 2, 3])
print("\n按次数重复:\n", repeated)

8. 其他实用字符串方法

8.1 字符串长度 (len)

# 计算字符串长度
df['Name_Length'] = df['Name'].str.len()
print("\n姓名长度:\n", df['Name_Length'])

8.2 字符串包含 (contains)

# 检查是否包含特定字符串
contains_bob = df['Name'].str.contains('Bob')
print("\n包含Bob:\n", contains_bob)

8.3 字符串开始/结束 (startswith/endswith)

# 检查是否以特定字符串开始/结束
starts_with_a = df['Name'].str.startswith('A')
print("\n以A开头:\n", starts_with_a)

8.4 字符串填充 (pad)

# 字符串填充
padded = df['First_Name'].str.pad(width=10, side='right', fillchar='_')
print("\n填充结果:\n", padded)

8.5 字符串去除空白 (strip)

# 去除空白
df['Name'] = [' Alice ', 'Bob ', ' Charlie']
df['Name_Clean'] = df['Name'].str.strip()
print("\n去除空白后:\n", df['Name_Clean'])

9. 高级文本处理

9.1 使用 apply 进行复杂处理

# 使用apply进行复杂处理
def extract_vowels(name):return ''.join([c for c in name if c.lower() in 'aeiou'])df['Vowels'] = df['Name'].apply(extract_vowels)
print("\n提取元音:\n", df['Vowels'])

9.2 向量化字符串操作

# 向量化字符串操作
df['Name_Lower'] = df['Name'].str.lower()
df['Name_Title'] = df['Name'].str.title()
print("\n大小写转换:\n", df[['Name_Lower', 'Name_Title']])

10. 性能考虑

10.1 向量化操作 vs 循环

# 比较向量化操作和循环的性能
import timeit# 向量化操作
def vectorized():return df['Name'].str.upper()# 循环操作
def loop():return [name.upper() for name in df['Name']]print("\n向量化操作时间:", timeit.timeit(vectorized, number=1000))
print("循环操作时间:", timeit.timeit(loop, number=1000))

11. 总结

1. 字符串基本操作:

   • 通过 .str 访问器使用字符串方法
   • 支持大小写转换、长度计算等基本操作

2. 字符串连接 (cat):

   • 连接Series中的字符串
   • 连接不同Series或DataFrame列

3. 字符串分割 (split):

   • 按分隔符分割字符串
   • 可将分割结果扩展为多列

4. 字符串替换 (replace):

   • 简单字符串替换
   • 支持正则表达式替换

5. 字符串提取 (extract):

   • 使用正则表达式提取特定模式
   • 可命名提取组

6. 字符串重复 (repeat):

   • 重复字符串指定次数
   • 可为不同元素指定不同重复次数

7. 其他实用方法:

   • contains 检查包含关系
   • startswith/endswith 检查开头/结尾
   • pad 填充字符串
   • strip 去除空白

8. 性能考虑:

   • 向量化操作通常比循环快
   • 对于复杂操作，可结合使用 apply

Pandas 的字符串方法提供了强大而灵活的文本处理能力，可以满足大多数数据分析中的文本处理需求。掌握这些方法将大大提高你处理文本数据的效率和灵活性。