Pandas 庫有許多可以輕松簡單地處理文本數(shù)據(jù)函數(shù)和方法。 在本文中，我介紹將學習 5 種可用于過濾文本數(shù)據(jù)（即字符串）的不同方法：

• 是否包含一系列字符
• 求字符串的長度
• 判斷以特定的字符序列開始或結束
• 判斷字符為數(shù)字或字母數(shù)字
• 查找特定字符序列的出現(xiàn)次數(shù)

首先我們導入庫和數(shù)據(jù)

import pandas as pddf = pd.read_csv("example.csv")df

我們這個樣例的DataFrame 包含 6 行和 4 列。 我們將使用不同的方法來處理 DataFrame 中的行。第一個過濾操作是檢查字符串是否包含特定的單詞或字符序列，使用 contains 方法查找描述字段包含“used car”的行。 但是要獲得pandas中的字符串需要通過 Pandas 的 str 訪問器，代碼如下：

df[df["description"].str.contains("used car")]

但是為了在這個DataFrame中找到所有的二手車，我們需要分別查找“used”和“car”這兩個詞，因為這兩個詞可能同時出現(xiàn)，但是并不是連接在一起的：

df[df["description"].str.contains("used") &df["description"].str.contains("car")]

可以看到最后一行包含“car”和“used”，但不是一起。

下一個方法是根據(jù)字符串的長度進行過濾。 假設我們只對超過 15 個字符的描述感興趣。 可以使用內(nèi)置的 len 函數(shù)來執(zhí)行此操作，如下所示：

df[df["description"].apply(lambda x: len(x) > 15)]

這里就需要編寫了一個 lambda 表達式，通過在表達式中使用 len 函數(shù)獲取長度并使用apply函數(shù)將其應用到每一行。 執(zhí)行此操作的更常用和有效的方法是通過 str 訪問器來進行：

df[df["description"].str.len() > 15]

我們可以分別使用startswith和endswith基于字符串的第一個或最后一個字母進行過濾。

df[df["lot"].str.startswith("A")]

這個方法也能夠檢查前 n 個字符。 例如，我們可以選擇以“A-0”開頭的行：

df[df["lot"].str.startswith("A-0")]

Python 的內(nèi)置的字符串函數(shù)都可以應用到Pandas DataFrames 中。 例如，在價格列中，有一些非數(shù)字字符，如 $ 和 k。 我們可以使用 isnumeric 函數(shù)過濾掉。

df[df["price"].apply(lambda x: x.isnumeric()==True)]

同樣如果需要保留字母數(shù)字（即只有字母和數(shù)字），可以使用 isalphanum 函數(shù)，用法與上面相同。

count 方法可以計算單個字符或字符序列的出現(xiàn)次數(shù)。例如，查找一個單詞或字符出現(xiàn)的次數(shù)。

我們這里統(tǒng)計描述欄中的“used”的出現(xiàn)次數(shù)：

df["description"].str.count("used")# 結果0 11 02 13 14 15 0Name: description, dtype: int64

如果想使用它進行條件過濾，只需將其與一個值進行比較，如下所示：

df[df["description"].str.count("used") < 1]

非常簡單吧！

本文介紹了基于字符串值的 5 種不同的 Pandas DataFrames 方式。 雖然一般情況下我們更關注數(shù)值類型的數(shù)據(jù)，但文本數(shù)據(jù)同樣重要，并且包含許多有價值的信息。能夠對文本數(shù)據(jù)進行清理和預處理對于數(shù)據(jù)分析和建模至關重要。