詳解16個Pandas函數，讓你的 「資料清洗」 能力提高100倍！

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本文介紹

#你有沒有這樣一種感覺，為什麼到自己手上的數據，總是亂七八糟？

身為資料分析師來說，資料清洗是不可或缺的環節。有時候因為資料太亂，往往需要花我們很多時間去處理它。 因此掌握更多的資料清洗方法，會讓你的能力調高100倍。

本文基於此，講述Pandas中超級好用的str向量化字串函數，學了之後，瞬間感覺自己的資料清洗能力提高了。

1個資料集，16個Pandas函數

資料集是黃同學精心為大家編造，只為了幫助大家學習知識。資料集如下：

import pandas as pd

df ={'姓名':[' 黄同学','黄至尊','黄老邪 ','陈大美','孙尚香'],
     '英文名':['Huang tong_xue','huang zhi_zun','Huang Lao_xie','Chen Da_mei','sun shang_xiang'],
     '性别':['男','women','men','女','男'],
     '身份证':['463895200003128433','429475199912122345','420934199110102311','431085200005230122','420953199509082345'],
     '身高':['mid:175_good','low:165_bad','low:159_bad','high:180_verygood','low:172_bad'],
     '家庭住址':['湖北广水','河南信阳','广西桂林','湖北孝感','广东广州'],
     '电话号码':['13434813546','19748672895','16728613064','14561586431','19384683910'],
     '收入':['1.1万','8.5千','0.9万','6.5千','2.0万']}
df = pd.DataFrame(df)
df

結果如下：

觀察上述數據，數據集是亂的。接下來，我們就用16個Pandas來對上述數據，進行數據清洗。

① cat函数：用于字符串的拼接

df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3)

结果如下：

② contains：判断某个字符串是否包含给定字符

df["家庭住址"].str.contains("广")

结果如下：

③ startswith/endswith：判断某个字符串是否以…开头/结尾

# 第一个行的“ 黄伟”是以空格开头的
df["姓名"].str.startswith("黄") 
df["英文名"].str.endswith("e")

结果如下：

④ count：计算给定字符在字符串中出现的次数

df["电话号码"].str.count("3")

结果如下：

⑤ get：获取指定位置的字符串

df["姓名"].str.get(-1)
df["身高"].str.split(":")
df["身高"].str.split(":").str.get(0)

结果如下：

⑥ len：计算字符串长度

df["性别"].str.len()

结果如下：

⑦ upper/lower：英文大小写转换

df["英文名"].str.upper()
df["英文名"].str.lower()

结果如下：

⑧ pad+side参数/center：在字符串的左边、右边或左右两边添加给定字符

df["家庭住址"].str.pad(10,fillchar="*")      # 相当于ljust()
df["家庭住址"].str.pad(10,side="right",fillchar="*")    # 相当于rjust()
df["家庭住址"].str.center(10,fillchar="*")

结果如下：

⑨ repeat：重复字符串几次

df["性别"].str.repeat(3)

结果如下：

⑩ slice_replace：使用给定的字符串，替换指定的位置的字符

df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4)

结果如下：

⑪ replace：将指定位置的字符，替换为给定的字符串

df["身高"].str.replace(":","-")

结果如下：

⑫ replace：将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式)

• replace中传入正则表达式，才叫好用；
• 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用；

df["收入"].str.replace("\d+\.\d+","正则")

结果如下：

⑬ split方法+expand参数：搭配join方法功能很强大

# 普通用法
df["身高"].str.split(":")
# split方法，搭配expand参数
df[["身高描述","final身高"]] = df["身高"].str.split(":",expand=True)
df
# split方法搭配join方法
df["身高"].str.split(":").str.join("?"*5)

结果如下：

⑭ strip/rstrip/lstrip：去除空白符、换行符

df["姓名"].str.len()
df["姓名"] = df["姓名"].str.strip()
df["姓名"].str.len()

结果如下：

⑮ findall：利用正则表达式，去字符串中匹配，返回查找结果的列表

• findall使用正则表达式，做数据清洗，真的很香！

df["身高"]
df["身高"].str.findall("[a-zA-Z]+")

结果如下：

⑯ extract/extractall：接受正则表达式，抽取匹配的字符串(一定要加上括号)

df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+)")
# extractall提取得到复合索引
df["身高"].str.extractall("([a-zA-Z]+)")
# extract搭配expand参数
df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+).*?([a-zA-Z]+)",expand=True)

结果如下：

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