Pandas：文本处理

操作方法 .str.
方法属性 s.str.lower() etc.
切分替换 .str.split('_').str.get(1) .str.replace('^.a|dog', 'XX-XX ', case=False)
连接 .str.cat(sep=',')
索引 s.str[0]
提取子串 .str.extract("(?P[a-zA-Z])")

1、数据类型

object 和 StringDtype 是 Pandas 的两个文本类型，不过作为新的数据类型，官方推荐 StringDtype 的使用

默认情况下，文本数据会被推断为 object 类型。

string 类型需要专门进行指定：

2、字符的操作

Series 和 Index 都用一些字符串处理方法，可以方便地进行操作，这些方法会自动排除丢失值和 NA 值。我们可以通过 str 属性访问它的方法，进行操作。

3、文本高级处理

对文本的分隔和替换是最常用的文本处理方式。对文本分隔后会生成一个列表，我们对列表进行切片操作，可以找到我们想要的内容，分隔后还可以将分隔内容展开，形成单独的行。

4、参考文献

《深入浅出Pandas》

标签：分隔,数据类型,文本处理,str,文本,Pandas
来源： https://www.cnblogs.com/caolanying/p/16412211.html