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Python酷库之旅-第三方库Pandas(082)

news 文章来源：https://blog.csdn.net/ygb_1024/article/details/141180781 2025/4/6 1:01:49

一、用法精讲

341、pandas.Series.str.startswith方法

341-1、语法

341-2、参数

341-3、功能

341-4、返回值

341-5、说明

341-6、用法

341-6-1、数据准备

341-6-2、代码示例

341-6-3、结果输出

342、pandas.Series.str.strip方法

342-1、语法

342-2、参数

342-3、功能

342-4、返回值

342-5、说明

342-6、用法

342-6-1、数据准备

342-6-2、代码示例

342-6-3、结果输出

343、pandas.Series.str.swapcase方法

343-1、语法

343-2、参数

343-3、功能

343-4、返回值

343-5、说明

343-6、用法

343-6-1、数据准备

343-6-2、代码示例

343-6-3、结果输出

344、pandas.Series.str.title方法

344-1、语法

344-2、参数

344-3、功能

344-4、返回值

344-5、说明

344-6、用法

344-6-1、数据准备

344-6-2、代码示例

344-6-3、结果输出

345、pandas.Series.str.translate方法

345-1、语法

345-2、参数

345-3、功能

345-4、返回值

345-5、说明

345-6、用法

345-6-1、数据准备

345-6-2、代码示例

345-6-3、结果输出

一、用法精讲

341、pandas.Series.str.startswith方法

341-1、语法

# 341、pandas.Series.str.startswith方法
pandas.Series.str.startswith(pat, na=None)
Test if the start of each string element matches a pattern.Equivalent to str.startswith().Parameters:
pat
str or tuple[str, …]
Character sequence or tuple of strings. Regular expressions are not accepted.na
object, default NaN
Object shown if element tested is not a string. The default depends on dtype of the array. For object-dtype, numpy.nan is used. For StringDtype, pandas.NA is used.Returns:
Series or Index of bool
A Series of booleans indicating whether the given pattern matches the start of each string element.

341-2、参数

341-2-1、pat(必须)：字符串或元组，指定用于匹配字符串开头的模式，如果传入的是字符串，则检查每个字符串是否以该字符串开头；如果传入的是元组，则检查每个字符串是否以元组中的任意一个字符串开头。

341-2-2、na(可选，默认值为None)：布尔值或None，处理缺失值(NaN)的策略。如果为True，则将缺失值视为匹配成功；如果为False，则视为匹配失败；如果为None(默认值)，缺失值会保留为NaN。

341-3、功能

用于检查Series中每个字符串是否以给定的模式开头，该方法常用于文本数据的筛选或条件判断。

341-4、返回值

返回一个pandas.Series对象，包含布尔值(True或False)，表示每个字符串是否匹配指定模式，如果na参数设置为None，则Series中的缺失值会保留为NaN。

341-5、说明

无

341-6、用法

341-6-1、数据准备

无

341-6-2、代码示例

# 341、pandas.Series.str.startswith方法
import pandas as pd
# 示例数据
data = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry', None, 'apricot'])
# 检查是否以 "ap" 开头
result1 = data.str.startswith("ap")
# 检查是否以 "ba" 开头，并将 NaN 视为 False
result2 = data.str.startswith("ba", na=False)
# 检查是否以 "ap" 或 "ch" 开头
result3 = data.str.startswith(("ap", "ch"))
print("Result1 (startswith 'ap'):")
print(result1)
print("\nResult2 (startswith 'ba', na=False):")
print(result2)
print("\nResult3 (startswith 'ap' or 'ch'):")
print(result3)

341-6-3、结果输出

# 341、pandas.Series.str.startswith方法
# Result1 (startswith 'ap'):
# 0     True
# 1    False
# 2    False
# 3     None
# 4     True
# dtype: object
# 
# Result2 (startswith 'ba', na=False):
# 0    False
# 1     True
# 2    False
# 3    False
# 4    False
# dtype: bool
# 
# Result3 (startswith 'ap' or 'ch'):
# 0     True
# 1    False
# 2     True
# 3     None
# 4     True
# dtype: object

342、pandas.Series.str.strip方法

342-1、语法

# 342、pandas.Series.str.strip方法
pandas.Series.str.strip(to_strip=None)
Remove leading and trailing characters.Strip whitespaces (including newlines) or a set of specified characters from each string in the Series/Index from left and right sides. Replaces any non-strings in Series with NaNs. Equivalent to str.strip().Parameters:
to_strip
str or None, default None
Specifying the set of characters to be removed. All combinations of this set of characters will be stripped. If None then whitespaces are removed.Returns:
Series or Index of object.

342-2、参数

342-2-1、to_strip(可选，默认值为None)：字符串或None，指定需要移除的字符，如果没有指定(即为None)，则默认移除空白字符(包括空格、换行符\n和制表符\t)，如果传入一个字符串，那么该字符串中所有的字符都会被移除。

342-3、功能

用于删除Series中每个字符串开头和结尾的指定字符，默认情况下，它会删除空白字符。

342-4、返回值

返回一个pandas.Series对象，其中包含已移除指定字符的字符串。

342-5、说明

无

342-6、用法

342-6-1、数据准备

无

342-6-2、代码示例

# 342、pandas.Series.str.strip方法
import pandas as pd
# 示例数据
data = pd.Series(['  apple  ', 'banana\n', '\tcherry\t', ' apricot ', 'mango'])
# 默认移除空白字符
result1 = data.str.strip()
# 移除指定字符'a', 'b'
result2 = data.str.strip("ab")
# 移除换行符'\n'和制表符'\t'
result3 = data.str.strip("\n\t")
print("Result1 (default strip):")
print(result1)
print("\nResult2 (strip 'a' and 'b'):")
print(result2)
print("\nResult3 (strip '\\n' and '\\t'):")
print(result3)

342-6-3、结果输出

# 342、pandas.Series.str.strip方法
# Result1 (default strip):
# 0      apple
# 1     banana
# 2     cherry
# 3    apricot
# 4      mango
# dtype: object
#
# Result2 (strip 'a' and 'b'):
# 0       apple
# 1        nana\n
# 2    \tcherry\t
# 3      apricot
# 4         mango
# dtype: object
#
# Result3 (strip '\n' and '\t'):
# 0      apple
# 1       banana
# 2       cherry
# 3     apricot
# 4        mango
# dtype: object

343、pandas.Series.str.swapcase方法

343-1、语法

# 343、pandas.Series.str.swapcase方法
pandas.Series.str.swapcase()
Convert strings in the Series/Index to be swapcased.Equivalent to str.swapcase().Returns:
Series or Index of object.

343-2、参数

无

343-3、功能

将Series中每个字符串的大小写互换，也就是说，大写字母变成小写，小写字母变成大写。

343-4、返回值

返回一个pandas.Series对象，其中包含已进行大小写互换的字符串。

343-5、说明

无

343-6、用法

343-6-1、数据准备

无

343-6-2、代码示例

# 343、pandas.Series.str.swapcase方法
import pandas as pd
# 示例数据
data = pd.Series(['Apple', 'bAnAnA', 'ChErry', 'apricot', 'MANGO'])
# 大小写互换
result = data.str.swapcase()
print("Result (swapcase):")
print(result)

343-6-3、结果输出

# 343、pandas.Series.str.swapcase方法
# Result (swapcase):
# 0      aPPLE
# 1     BaNaNa
# 2     cHeRRY
# 3    APRICOT
# 4      mango
# dtype: object

344、pandas.Series.str.title方法

344-1、语法

# 344、pandas.Series.str.title方法
pandas.Series.str.title()
Convert strings in the Series/Index to titlecase.Equivalent to str.title().Returns:
Series or Index of object.

344-2、参数

无

344-3、功能

将Series中每个字符串中的每个单词的首字母转换为大写，而其他字母则转换为小写。

344-4、返回值

返回一个pandas.Series对象，其中包含已转换为标题格式的字符串。

344-5、说明

无

344-6、用法

344-6-1、数据准备

无

344-6-2、代码示例

# 344、pandas.Series.str.title方法
import pandas as pd
# 示例数据
data = pd.Series(['apple pie', 'BaNana Split', 'cherry tart', 'apricot jam', 'MANGO salad'])
# 转换为标题格式
result = data.str.title()
print("Result (title):")
print(result)

344-6-3、结果输出

# 344、pandas.Series.str.title方法
# Result (title):
# 0       Apple Pie
# 1    Banana Split
# 2     Cherry Tart
# 3     Apricot Jam
# 4     Mango Salad
# dtype: object

345、pandas.Series.str.translate方法

345-1、语法

# 345、pandas.Series.str.translate方法
pandas.Series.str.translate(table)
Map all characters in the string through the given mapping table.Equivalent to standard str.translate().Parameters:
table
dict
Table is a mapping of Unicode ordinals to Unicode ordinals, strings, or None. Unmapped characters are left untouched. Characters mapped to None are deleted. str.maketrans() is a helper function for making translation tables.Returns:
Series or Index.

345-2、参数

345-2-1、table(必须)：一个翻译表，用于定义字符的替换规则，可以使用该方法创建一个翻译表。

345-3、功能

根据给定的转换表，将Series中的每个字符串的字符按照表中的映射进行替换，如果转换表将某些字符映射为None，那么这些字符会在结果字符串中被删除。

345-4、返回值

返回一个pandas.Series对象，其中包含了根据翻译表进行字符替换后的字符串。

345-5、说明

无

345-6、用法

345-6-1、数据准备

无

345-6-2、代码示例

# 345、pandas.Series.str.translate方法
import pandas as pd
# 示例数据
data = pd.Series(['hello world', 'goodbye moon', '123456'])
# 创建翻译表：将 'h' 替换为 'H'，将 'o' 替换为 '0'，删除 'e'
translation_table = str.maketrans({'h': 'H', 'o': '0', 'e': None})
# 使用translate进行字符替换
result = data.str.translate(translation_table)
print("Result (translate):")
print(result)

345-6-3、结果输出

# 345、pandas.Series.str.translate方法
# Result (translate):
# 0     Hll0 w0rld
# 1    g00dby m00n
# 2         123456
# dtype: object