数据操作教程（PYTHON 中的字符串函数及示例）.docx

文档仅供参考 PAGE 1 本教程概述了 Python 中使用的各种字符串（字符）函数。为了操作字符串和字符值，Python 有几个内置函数。这意味着您不需要导入或依赖任何外部包来处理 Python 中的字符串数据类型。这是使用 Python 相对于其他数据科学工具的优势之一。处理字符串值在现实世界中非常常见。假设您有客户的全名，并且您的经理要求您提取客户的名字和姓氏。或者您想要获取代码以“QT”开头的所有产品的信息。 目录 常用字符串函数列表 左、右和中功能 从字符串中提取单词 Pandas DataFrame 中的 SQL LIKE 运算符 查找特定字符或关键字的位置 替换子串 查找字符串的长度 转换为小写和大写 删除前导和尾随空格 将数字转换为字符串 连接或连接字符串 Pandas 中的 SQL IN 运算符 从字符串中提取特定模式 常用字符串函数列表 下表显示了许多常见的字符串函数及其说明及其在 MS Excel 中的等效函数。我们在工作场所都使用MS Excel，并且熟悉MS Excel中使用的功能。MS EXCEL和Python中字符串函数的比较可以帮助你快速学习函数并在面试前做好准备。 功能 描述 MS Excel 函数 字符串[:N] 从字符串开头提取 N 个字符。 左边（ ） mystring[-N:] 从字符串末尾提取 N 个字符 正确的（ ） 字符串[X:Y] 从字符串中间提取字符，从 X 位置开始，以 Y 结束 中（ ） str.split(sep= ) 分割字符串 - str.replace（旧子字符串，新子字符串） 用不同的子字符串替换部分文本 代替（ ） str.lower() 将字符转换为小写 降低（ ） str.upper() 将字符转换为大写 上部( ) str.contains(模式, case=False) 检查模式是否匹配（Pandas 函数） SQL LIKE 运算符 str.extract(正则表达式) 返回匹配的值（Pandas 函数） - str.count(sub_string) 计算字符串中模式的出现次数 - 字符串查找() 返回子字符串或模式的位置 寻找（ ） str.isalnum() 检查字符串是否仅由字母数字字符组成 - str.islower() 检查字符是否全部小写 - str.isupper() 检查字符是否全部大写 - str.isnumeric() 检查字符串是否仅由数字字符组成 - str.isspace() 检查字符串是否仅由空格字符组成 - 长度（） 计算字符串长度 LEN( ) 猫（ ） 连接字符串（Pandas 函数） 连接( ) 分隔符.join(str) 连接字符串 连接( ) 左、右和中功能 如果您是 MS Excel 中级用户，您一定使用过 LEFT、RIGHT 和 MID 函数。这些函数用于从字符串中提取 N 个字符或字母。 1. 从字符串开头提取前两个字符 mystring = Hey buddy, wassup? mystring[:2] Out[1]: He string[start:stop:step]?表示项目从 0（默认）开始到（stop-1），步长为 1（默认）。 mystring[:2]?相当于?mystring[0:2] mystring[:2]?告诉 Python 从字符串对象中提取前 2 个字符mystring。 索引从零开始，因此它包括第一个、第二个元素，但不包括第三个元素。 2. 查找字符串的最后两个字符 mystring[-2:] 上面的命令返回p?。-2开始从倒数第二个位置到字符串最大长度的范围。 3. 从字符串中间查找字符 mystring[1:3] Out[1]: ey mystring[1:3]返回第二个和第三个字符。1指第二个字符，因为索引从 0 开始。 4. 如何反转字符串？ mystring[::-1] Out[1]: ?pussaw,yddub yeH -1告诉 Python 从末尾开始，并从右到左加 1。 5. 如何从 Pandas DataFrame 中的字符串变量中提取字符？ 让我们创建一个假数据框来进行说明。在下面的代码中，我们创建一个名为的数据框df，仅包含 1 个名为var1，将 pandas 导入为 pd import pandas as pd df = pd.DataFrame({var1: [A_2, B_1, C_2, A_2]}) var1 0 A_2 1 B_1 2 C_2 3 A_2 为了处理Python Pandas Dataframe中的文本数据，我们可以使用str属性。它可用于切片字符值。 df[var1].str[0] 在本例中，