如何用Pandas处理文本数据？

Datawhale

发布于 2020-07-09 16:20:40

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发布于 2020-07-09 16:20:40

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一、string类型的性质

1. 1 string与object的区别

string类型和object不同之处有三点：

① 字符存取方法（string accessor methods，如str.count）会返回相应数据的Nullable类型，而object会随缺失值的存在而改变返回类型；

② 某些Series方法不能在string上使用，例如：Series.str.decode()，因为存储的是字符串而不是字节；

③ string类型在缺失值存储或运算时，类型会广播为pd.NA，而不是浮点型np.nan

其余全部内容在当前版本下完全一致，但迎合Pandas的发展模式，我们仍然全部用string来操作字符串。

1.2 string类型的转换

首先，导入需要使用的包

import pandas as pd
import numpy as np

如果将一个其他类型的容器直接转换string类型可能会出错：

#pd.Series([1,'1.']).astype('string') #报错
#pd.Series([1,2]).astype('string') #报错
#pd.Series([True,False]).astype('string') #报错

当下正确的方法是分两部转换，先转为str型object，在转为string类型：

pd.Series([1,'1.']).astype('str').astype('string')

0     1
1     1
dtype: string

pd.Series([1,2]).astype('str').astype('string')

0    1
1    2
dtype: string

pd.Series([True,False]).astype('str').astype('string')

0     True
1    False
dtype: string

二、拆分与拼接

2.1 str.split方法

（a）分割符与str的位置元素选取

s = pd.Series(['a_b_c', 'c_d_e', np.nan, 'f_g_h'], dtype="string")
s

0    a_b_c
1    c_d_e
2     <NA>
3    f_g_h
dtype: string

根据某一个元素分割，默认为空格

s.str.split('_')

0    [a, b, c]
1    [c, d, e]
2         <NA>
3    [f, g, h]
dtype: object

这里需要注意split后的类型是object，因为现在Series中的元素已经不是string，而包含了list，且string类型只能含有字符串。

对于str方法可以进行元素的选择，如果该单元格元素是列表，那么str[i]表示取出第i个元素，如果是单个元素，则先把元素转为列表在取出。

s.str.split('_').str[1]

0       b
1       d
2    <NA>
3       g
dtype: object

pd.Series(['a_b_c', ['a','b','c']], dtype="object").str[1] 
#第一个元素先转为['a','_','b','_','c']

0    _
1    b
dtype: object

（b）其他参数

expand参数控制了是否将列拆开，n参数代表最多分割多少次

s.str.split('_',expand=True)

s.str.split('_',n=1)

0    [a, b_c]
1    [c, d_e]
2        <NA>
3    [f, g_h]
dtype: object

s.str.split('_',expand=True,n=1)

2.2 str.cat方法

（a）不同对象的拼接模式

cat方法对于不同对象的作用结果并不相同，其中的对象包括：单列、双列、多列

① 对于单个Series而言，就是指所有的元素进行字符合并为一个字符串

s = pd.Series(['ab',None,'d'],dtype='string')
s

0      ab
1    <NA>
2       d
dtype: string

s.str.cat()

'abd'

其中可选sep分隔符参数，和缺失值替代字符na_rep参数

s.str.cat(sep=',')

'ab,d'

s.str.cat(sep=',',na_rep='*')

'ab,*,d'

② 对于两个Series合并而言，是对应索引的元素进行合并

s2 = pd.Series(['24',None,None],dtype='string')
s2

0      24
1    <NA>
2    <NA>
dtype: string

s.str.cat(s2)

0    ab24
1    <NA>
2    <NA>
dtype: string

同样也有相应参数，需要注意的是两个缺失值会被同时替换

s.str.cat(s2,sep=',',na_rep='*')

0    ab,24
1      *,*
2      d,*
dtype: string

③ 多列拼接可以分为表的拼接和多Series拼接

表的拼接

s.str.cat(pd.DataFrame({0:['1','3','5'],1:['5','b',None]},dtype='string'),na_rep='*')

0    ab15
1     *3b
2     d5*
dtype: string

多个Series拼接

s.str.cat([s+'0',s*2])

0    abab0abab
1         <NA>
2        dd0dd
dtype: string

（b）cat中的索引对齐

当前版本中，如果两边合并的索引不相同且未指定join参数，默认为左连接，设置join='left'

s2 = pd.Series(list('abc'),index=[1,2,3],dtype='string')
s2

1    a
2    b
3    c
dtype: string

s.str.cat(s2,na_rep='*')

0    ab*
1     *a
2     db
dtype: string

三、替换

广义上的替换，就是指str.replace函数的应用，fillna是针对缺失值的替换，上一章已经提及。

提到替换，就不可避免地接触到正则表达式，这里默认读者已掌握常见正则表达式知识点，若对其还不了解的，可以通过这份资料来熟悉

3.1 str.replace的常见用法

s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca','', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'],dtype="string")
s

0       A
1       B
2       C
3    Aaba
4    Baca
5
6    <NA>
7    CABA
8     dog
9     cat
dtype: string

第一个值写r开头的正则表达式，后一个写替换的字符串

s.str.replace(r'^[AB]','***')

0       ***
1       ***
2         C
3    ***aba
4    ***aca
5
6      <NA>
7      CABA
8       dog
9       cat
dtype: string

3.2 子组与函数替换

通过正整数调用子组（0返回字符本身，从1开始才是子组）

s.str.replace(r'([ABC])(\w+)',lambda x:x.group(2)[1:]+'*')

0       A
1       B
2       C
3     ba*
4     ca*
5
6    <NA>
7     BA*
8     dog
9     cat
dtype: string

利用?P<....>表达式可以对子组命名调用

s.str.replace(r'(?P<one>[ABC])(?P<two>\w+)',lambda x:x.group('two')[1:]+'*')

0       A
1       B
2       C
3     ba*
4     ca*
5
6    <NA>
7     BA*
8     dog
9     cat
dtype: string

3.3 关于str.replace的注意事项

首先，要明确str.replace和replace并不是一个东西：

str.replace针对的是object类型或string类型，默认是以正则表达式为操作，目前暂时不支持DataFrame上使用；
replace针对的是任意类型的序列或数据框，如果要以正则表达式替换，需要设置regex=True，该方法通过字典可支持多列替换。

但现在由于string类型的初步引入，用法上出现了一些问题，这些issue有望在以后的版本中修复。

（a）str.replace赋值参数不得为pd.NA

这听上去非常不合理，例如对满足某些正则条件的字符串替换为缺失值，直接更改为缺失值在当下版本就会报错

#pd.Series(['A','B'],dtype='string').str.replace(r'[A]',pd.NA) #报错
#pd.Series(['A','B'],dtype='O').str.replace(r'[A]',pd.NA) #报错

此时，可以先转为object类型再转换回来，曲线救国：

pd.Series(['A','B'],dtype='string').astype('O').replace(r'[A]',pd.NA,regex=True).astype('string')

0    <NA>
1       B
dtype: string

至于为什么不用replace函数的regex替换（但string类型replace的非正则替换是可以的），原因在下面一条

（b）对于string类型Series

在使用replace函数时不能使用正则表达式替换，该bug现在还未修复

pd.Series(['A','B'],dtype='string').replace(r'[A]','C',regex=True)

0    A
1    B
dtype: string

pd.Series(['A','B'],dtype='O').replace(r'[A]','C',regex=True)

0    C
1    B
dtype: object

（c）string类型序列如果存在缺失值，不能使用replace替换

#pd.Series(['A',np.nan],dtype='string').replace('A','B') #报错

pd.Series(['A',np.nan],dtype='string').str.replace('A','B')

0       B
1    <NA>
dtype: string

综上，概况的说，除非需要赋值元素为缺失值（转为object再转回来），否则请使用str.replace方法

四、子串匹配与提取

4.1 str.extract方法

（a）常见用法

pd.Series(['10-87', '10-88', '10-89'],dtype="string").str.extract(r'([\d]{2})-([\d]{2})')

使用子组名作为列名

pd.Series(['10-87', '10-88', '-89'],dtype="string").str.extract(r'(?P<name_1>[\d]{2})-(?P<name_2>[\d]{2})')

利用?正则标记选择部分提取

pd.Series(['10-87', '10-88', '-89'],dtype="string").str.extract(r'(?P<name_1>[\d]{2})?-(?P<name_2>[\d]{2})')

pd.Series(['10-87', '10-88', '10-'],dtype="string").str.extract(r'(?P<name_1>[\d]{2})-(?P<name_2>[\d]{2})?')

（b）expand参数（默认为True）

对于一个子组的Series，如果expand设置为False，则返回Series，若大于一个子组，则expand参数无效，全部返回DataFrame。

对于一个子组的Index，如果expand设置为False，则返回提取后的Index，若大于一个子组且expand为False，报错。

s = pd.Series(["a1", "b2", "c3"], ["A11", "B22", "C33"], dtype="string")
s.index

Index(['A11', 'B22', 'C33'], dtype='object')

s.str.extract(r'([\w])')

s.str.extract(r'([\w])',expand=False)

A11    a
B22    b
C33    c
dtype: string

s.index.str.extract(r'([\w])')

s.index.str.extract(r'([\w])',expand=False)

Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

s.index.str.extract(r'([\w])([\d])')

#s.index.str.extract(r'([\w])([\d])',expand=False) #报错

4.2 str.extractall方法

与extract只匹配第一个符合条件的表达式不同，extractall会找出所有符合条件的字符串，并建立多级索引（即使只找到一个）

s = pd.Series(["a1a2", "b1", "c1"], index=["A", "B", "C"],dtype="string")
two_groups = '(?P<letter>[a-z])(?P<digit>[0-9])'
s.str.extract(two_groups, expand=True)

s.str.extractall(two_groups)

s['A']='a1'
s.str.extractall(two_groups)

如果想查看第i层匹配，可使用xs方法

s = pd.Series(["a1a2", "b1b2", "c1c2"], index=["A", "B", "C"],dtype="string")
s.str.extractall(two_groups).xs(1,level='match')

4.3 str.contains和str.match

前者的作用为检测是否包含某种正则模式

pd.Series(['1', None, '3a', '3b', '03c'], dtype="string").str.contains(r'[0-9][a-z]')

0    False
1     <NA>
2     True
3     True
4     True
dtype: boolean

可选参数为na

pd.Series(['1', None, '3a', '3b', '03c'], dtype="string").str.contains('a', na=False)

0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
dtype: boolean

str.match与其区别在于，match依赖于python的re.match，检测内容为是否从头开始包含该正则模式

pd.Series(['1', None, '3a_', '3b', '03c'], dtype="string").str.match(r'[0-9][a-z]',na=False)

0    False
1    False
2     True
3     True
4    False
dtype: boolean

pd.Series(['1', None, '_3a', '3b', '03c'], dtype="string").str.match(r'[0-9][a-z]',na=False)

0    False
1    False
2    False
3     True
4    False
dtype: boolean

五、常用字符串方法

5.1 过滤型方法

（a）str.strip

常用于过滤空格

pd.Series(list('abc'),index=[' space1  ','space2  ','  space3'],dtype="string").index.str.strip()

Index(['space1', 'space2', 'space3'], dtype='object')

（b）str.lower和str.upper

pd.Series('A',dtype="string").str.lower()

0    a
dtype: string

pd.Series('a',dtype="string").str.upper()

0    A
dtype: string

（c）str.swapcase和str.capitalize

分别表示交换字母大小写和大写首字母

pd.Series('abCD',dtype="string").str.swapcase()

0    ABcd
dtype: string

pd.Series('abCD',dtype="string").str.capitalize()

0    Abcd
dtype: string

5.2 isnumeric方法

检查每一位是否都是数字，请问如何判断是否是数值？（问题二）

pd.Series(['1.2','1','-0.3','a',np.nan],dtype="string").str.isnumeric()

0    False
1     True
2    False
3    False
4     <NA>
dtype: boolean

六、问题与练习

6.1 问题

【问题一】 str对象方法和df/Series对象方法有什么区别？

【问题二】给出一列string类型，如何判断单元格是否是数值型数据？

【问题三】 rsplit方法的作用是什么？它在什么场合下适用？

【问题四】在本章的第二到第四节分别介绍了字符串类型的5类操作，请思考它们各自应用于什么场景？

6.2 练习

【练习一】现有一份关于字符串的数据集，请解决以下问题：

（a）现对字符串编码存储人员信息（在编号后添加ID列），使用如下格式：“×××（名字）：×国人，性别×，生于×年×月×日”

# 方法一
> ex1_ori = pd.read_csv('data/String_data_one.csv',index_col='人员编号')
> ex1_ori.head()
  姓名  国籍  性别  出生年  出生月  出生日
人员编号            
1  aesfd  2  男  1942  8  10
2  fasefa  5  女  1985  10  4
3  aeagd  4  女  1946  10  15
4  aef  4  男  1999  5  13
5  eaf  1  女  2010  6  24

> ex1 = ex1_ori.copy()
> ex1['冒号'] = '：'
> ex1['逗号'] = '，'
> ex1['国人'] = '国人'
> ex1['性别2'] = '性别'
> ex1['生于'] = '生于'
> ex1['年'] = '年'
> ex1['月'] = '月'
> ex1['日'] = '日'
> ID = ex1['姓名'].str.cat([ex1['冒号'], 
                   ex1['国籍'].astype('str'),  
                   ex1['国人'],
                   ex1['逗号'],
                   ex1['性别2'],
                   ex1['性别'],
                   ex1['逗号'],
                   ex1['生于'],
                   ex1['出生年'].astype('str'),
                   ex1['年'],
                   ex1['出生月'].astype('str'),
                   ex1['月'],
                   ex1['出生日'].astype('str'),
                   ex1['日']
                  ])
> ex1_ori['ID'] = ID
> ex1_ori
  姓名  国籍  性别  出生年  出生月  出生日  ID
人员编号              
1  aesfd  2  男  1942  8  10  aesfd：2国人，性别男，生于1942年8月10日
2  fasefa  5  女  1985  10  4  fasefa：5国人，性别女，生于1985年10月4日
3  aeagd  4  女  1946  10  15  aeagd：4国人，性别女，生于1946年10月15日
4  aef  4  男  1999  5  13  aef：4国人，性别男，生于1999年5月13日
5  eaf  1  女  2010  6  24  eaf：1国人，性别女，生于2010年6月24日

（b）将（a）中的人员生日信息部分修改为用中文表示（如一九七四年十月二十三日），其余返回格式不变。

（c）将（b）中的ID列结果拆分为原列表相应的5列，并使用equals检验是否一致。

# 参考答案
> dic_year = {i[0]:i[1] for i in zip(list('零一二三四五六七八九'),list('0123456789'))}
> dic_two = {i[0]:i[1] for i in zip(list('十一二三四五六七八九'),list('0123456789'))}
> dic_one = {'十':'1','二十':'2','三十':'3',None:''}
> df_res = df_new['ID'].str.extract(r'(?P<姓名>[a-zA-Z]+):(?P<国籍>[\d])国人，性别(?P<性别>[\w])，生于(?P<出生年>[\w]{4})年(?P<出生月>[\w]+)月(?P<出生日>[\w]+)日')
> df_res['出生年'] = df_res['出生年'].str.replace(r'(\w)+',lambda x:''.join([dic_year[x.group(0)[i]] for i in range(4)]))
> df_res['出生月'] = df_res['出生月'].str.replace(r'(?P<one>\w?十)?(?P<two>[\w])',lambda x:dic_one[x.group('one')]+dic_two[x.group('two')]).str.replace(r'0','10')
> df_res['出生日'] = df_res['出生日'].str.replace(r'(?P<one>\w?十)?(?P<two>[\w])',lambda x:dic_one[x.group('one')]+dic_two[x.group('two')]).str.replace(r'^0','10')
> df_res.head()
  姓名  国籍  性别  出生年  出生月  出生日
人员编号            
1  aesfd  2  男  1942  8  10
2  fasefa  5  女  1985  10  4
3  aeagd  4  女  1946  10  15
4  aef  4  男  1999  5  13
5  eaf  1  女  2010  6  24

【练习二】 现有一份半虚拟的数据集，第一列包含了新型冠状病毒的一些新闻标题，请解决以下问题：

（a）选出所有关于北京市和上海市新闻标题的所在行。

（b）求col2的均值。

ex2.col2.str.rstrip('-`').str.lstrip('/').astype(float).mean()

-0.984

（c）求col3的均值。

ex2.columns = ex2.columns.str.strip(' ')

## ！！！用于寻找脏数据
def is_number(x):
      try:
          float(x)
          return True
      except (SyntaxError, ValueError) as e:
          return False
ex2[~ex2.col3.map(is_number)]

 ex2.col3.str.replace(r'[`\\{]', '').astype(float).mean()

24.707484999999988

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编程算法

javascript

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如何用Pandas处理文本数据？

如何用Pandas处理文本数据？

1. 1 string与object的区别

string类型和object不同之处有三点：

① 字符存取方法（string accessor methods，如str.count）会返回相应数据的Nullable类型，而object会随缺失值的存在而改变返回类型；

② 某些Series方法不能在string上使用，例如：Series.str.decode()，因为存储的是字符串而不是字节；

③ string类型在缺失值存储或运算时，类型会广播为pd.NA，而不是浮点型np.nan

其余全部内容在当前版本下完全一致，但迎合Pandas的发展模式，我们仍然全部用string来操作字符串。

1.2 string类型的转换

如果将一个其他类型的容器直接转换string类型可能会出错：

当下正确的方法是分两部转换，先转为str型object，在转为string类型：

二、拆分与拼接

2.1 str.split方法

（a）分割符与str的位置元素选取

根据某一个元素分割，默认为空格

这里需要注意split后的类型是object，因为现在Series中的元素已经不是string，而包含了list，且string类型只能含有字符串。

对于str方法可以进行元素的选择，如果该单元格元素是列表，那么str[i]表示取出第i个元素，如果是单个元素，则先把元素转为列表在取出。

（b）其他参数

expand参数控制了是否将列拆开，n参数代表最多分割多少次

（a）不同对象的拼接模式

cat方法对于不同对象的作用结果并不相同，其中的对象包括：单列、双列、多列

① 对于单个Series而言，就是指所有的元素进行字符合并为一个字符串

其中可选sep分隔符参数，和缺失值替代字符na_rep参数

② 对于两个Series合并而言，是对应索引的元素进行合并

同样也有相应参数，需要注意的是两个缺失值会被同时替换

③ 多列拼接可以分为表的拼接和多Series拼接

（b）cat中的索引对齐

当前版本中，如果两边合并的索引不相同且未指定join参数，默认为左连接，设置join='left'

三、替换

广义上的替换，就是指str.replace函数的应用，fillna是针对缺失值的替换，上一章已经提及。

提到替换，就不可避免地接触到正则表达式，这里默认读者已掌握常见正则表达式知识点，若对其还不了解的，可以通过这份资料来熟悉

3.1 str.replace的常见用法

第一个值写r开头的正则表达式，后一个写替换的字符串

3.2 子组与函数替换

通过正整数调用子组（0返回字符本身，从1开始才是子组）

利用?P<....>表达式可以对子组命名调用

3.3 关于str.replace的注意事项

首先，要明确str.replace和replace并不是一个东西：

但现在由于string类型的初步引入，用法上出现了一些问题，这些issue有望在以后的版本中修复。

（a）str.replace赋值参数不得为pd.NA

这听上去非常不合理，例如对满足某些正则条件的字符串替换为缺失值，直接更改为缺失值在当下版本就会报错

此时，可以先转为object类型再转换回来，曲线救国：

至于为什么不用replace函数的regex替换（但string类型replace的非正则替换是可以的），原因在下面一条

（b）对于string类型Series

在使用replace函数时不能使用正则表达式替换，该bug现在还未修复

（c）string类型序列如果存在缺失值，不能使用replace替换

综上，概况的说，除非需要赋值元素为缺失值（转为object再转回来），否则请使用str.replace方法

四、子串匹配与提取

4.1 str.extract方法

（a）常见用法

对于一个子组的Series，如果expand设置为False，则返回Series，若大于一个子组，则expand参数无效，全部返回DataFrame。

对于一个子组的Index，如果expand设置为False，则返回提取后的Index，若大于一个子组且expand为False，报错。

4.2 str.extractall方法

与extract只匹配第一个符合条件的表达式不同，extractall会找出所有符合条件的字符串，并建立多级索引（即使只找到一个）

前者的作用为检测是否包含某种正则模式

可选参数为na

str.match与其区别在于，match依赖于python的re.match，检测内容为是否从头开始包含该正则模式

五、常用字符串方法

5.1 过滤型方法

（a）str.strip

常用于过滤空格

（b）str.lower和str.upper

（c）str.swapcase和str.capitalize

分别表示交换字母大小写和大写首字母

5.2 isnumeric方法

检查每一位是否都是数字，请问如何判断是否是数值？（问题二）

六、问题与练习

6.1 问题

【问题一】 str对象方法和df/Series对象方法有什么区别？

【问题二】 给出一列string类型，如何判断单元格是否是数值型数据？

【问题三】 rsplit方法的作用是什么？它在什么场合下适用？

【问题四】 在本章的第二到第四节分别介绍了字符串类型的5类操作，请思考它们各自应用于什么场景？

6.2 练习

【练习一】 现有一份关于字符串的数据集，请解决以下问题：

（a）现对字符串编码存储人员信息（在编号后添加ID列），使用如下格式：“×××（名字）：×国人，性别×，生于×年×月×日”

（b）将（a）中的人员生日信息部分修改为用中文表示（如一九七四年十月二十三日），其余返回格式不变。

（c）将（b）中的ID列结果拆分为原列表相应的5列，并使用equals检验是否一致。

（a）选出所有关于北京市和上海市新闻标题的所在行。

（b）求col2的均值。

（c）求col3的均值。

【问题二】给出一列string类型，如何判断单元格是否是数值型数据？

【问题四】在本章的第二到第四节分别介绍了字符串类型的5类操作，请思考它们各自应用于什么场景？

【练习一】现有一份关于字符串的数据集，请解决以下问题：