每篇前言

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1. 文本数据类型介绍

• Pandas文本数据类型有object和string两种，如果一列数据中包含文本和数据，则会默认为object类型。
• pandas1.0之前只有文本数据只有object类型，pandas1.01.0朝代之后有了string类型。
• 如果不特殊指定类型为string，文本类型一般为object

1）类型介绍

（1）一列数据中包含文本和数据，默认情况下为object类型：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': ['a', 'b', 'c', 'd'],
    'B': ['ee', 'ff', 'gg', np.nan],
    'C': [1, 2, 3, 4],
    'D': [5, 6, 7, np.nan]
})
print(df)
print(df.dtypes)

运行结果：

（2）string类型需要通过设置dtype参数进行指定：

# 方法1 ：dtype='string'
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'd']}, dtype='string')
print(df.dtypes)

# 方法2 ： dtype=pd.StringDtype()
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'd']}, dtype=pd.StringDtype())
print(df.dtypes)

运行结果：

2）类型转换

方法1：通过astype强制转换为string

df = pd.Series({'A': ['a', 'b', 'c', 'd']})
# 转换前
print(df)
print(df.dtypes)
# 转换后
df = df.astype("string")
print(df)
print(df.dtypes)

运行结果：

方法2：通过df.convert_dtypes()进行智能数据类型选择

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': ['a', 'b', 'c', 'd'],
    'B': ['ee', 'ff', 'gg', np.nan],
    'C': [1, 2, 3, 4],
    'D': [5, 6, 7, np.nan]
})
print('类型转换前')
print(df.dtypes)

df = df.convert_dtypes()  # 智能数据类型选择
print('类型转换后')
print(df.dtypes)

运行结果：

3）类型区别

string类型和object类型区别如下：

• sting来说，返回数字输出的字符串访问器方法将始终返回可为空的整数类型；对于object来说，是 int 或 float，具体取决于 NA 值的存在
• 对于string类型来说，返回布尔输出的方法将返回一个可为空的boolean布尔数据类型；而object类型还是object

区别1：统计字符串时

统计字符串s.str.count()时：

• string类型的None返回NaN ，dtype为Int64；通过dropna()去除缺失值后dtype也是Int64
• object类型的None返回NaN，dtpye为float64；通过dropna()去除缺失值后dtype是Int64

string类型：

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['小明', '小红', None], dtype='string')
print("去除空值前：")
print(s)
print(s.str.count('小'))

print("去除空值后：")
s.dropna(inplace=True)
print(s)
print(s.str.count('小'))

运行结果：

object类型：

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['小明', '小红', None], dtype='object')
print("去除空值前：")
print(s)
print(s.str.count('小'))

print("去除空值后：")
s.dropna(inplace=True)
print(s)
print(s.str.count('小'))

运行结果：

区别2：检查字符串时

通过str.isdigit ()检查字符串时：

• string类型，则返回布尔类型，dtype= boolean，缺失值为NA
• object类型，虽然返回是布尔类型，但是dtype= object, None返回 None

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(['小明', '小红', None], dtype='string')
print("string类型：")
print(s.str.isdigit())

s = pd.Series(['小明', '小红', None], dtype='object')
print("object：")
print(s.str.isdigit())

运行结果：

2. Python字符串内置方法

字符串是一种常见的数据类型，我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法，这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。本文将介绍大小写转换、文本对齐方法、

1) 大小写转换

方法	说明
string.lower()	转换 string 中所有大写字符为小写
string.upper()	转换 string 中的小写字母为大写
string.capitalize()	把字符串的第一个字符大写
string.title()	把字符串的每个单词首字母大写
string.swapcase()	翻转 string 中的大小写

2) 文本对齐

方法	说明
string.ljust(width)	返回一个原字符串左对齐，并使用空格填充至长度 width 的新字符串
string.rjust(width)	返回一个原字符串右对齐，并使用空格填充至长度 width 的新字符串
string.center(width)	返回一个原字符串居中，并使用空格填充至长度 width 的新字符串

3）获取长度

方法	说明
len(string)	返回字符串的长度。

4）获取出现次数

方法	说明
count(string)	返回每个字符串元素出现的次数。

5）编码

方法	说明
encode(‘utf-8’)	字符编码，传递字符串

3. Pandas怎么使用内置方法？

• 在日常进行数据清洗、数据分析的过程中，经常需要对字符串类型数据进行处理。而pandas其内置的基于Series.str访问器的诸多针对字符串进行处理的方法，pandas特定的列经过str之后，就可以使用各种python常用的字符处理方法以及内置函数，可以帮助我们大大提升字符串型数据处理的效率。
• Pandas通过.str调用就可以在Series对象上使用字符串内置方法（pandas中的字符串处理函数以str开头），对数据框中的某一列进行操作，这种向量化的操作提高了处理效率。

1) 大小写转换

方法	说明
series_obj.str.lower()	转换 string 中所有大写字符为小写
series_obj.str.upper()	转换 string 中的小写字母为大写
series_obj.str.capitalize()	把字符串的第一个字符大写
series_obj.str.title()	把字符串的每个单词首字母大写
series_obj.str.swapcase()	翻转 string 中的大小写

准备数据：

import pandas as pd
import numpy as np

series_obj = pd.Series(['A', 'b', 'ABC', 'Abc', 'abc', 'This is abc', np.nan], dtype='string')
print(df)

运行结果：

1、转换 string 中所有大写字符为小写：

series_obj.str.lower()

运行结果：

2、转换 string 中的小写字母为大写：

series_obj.str.upper()

运行结果：

3、把字符串的第一个字符大写：

series_obj.str.capitalize()

运行结果：

4、把字符串的每个单词首字母大写（注意和capitalize的区别）：

series_obj.str.title()

5、翻转 string 中的大小写：

series_obj.str.swapcase()

运行结果：

2) 文本对齐

方法	说明
series_obj.str.ljust(width)	返回一个原字符串左对齐，并使用空格填充至长度 width 的新字符串
series_obj.str.rjust(width)	返回一个原字符串右对齐，并使用空格填充至长度 width 的新字符串
series_obj.str.center(width)	返回一个原字符串居中对齐，并使用空格填充至长度 width 的新字符串

1、 返回一个原字符串左对齐，并使用空格填充至长度 width 的新字符串：

# 左对齐：宽度为10，空余部分用 '-' 填充
series_obj.str.ljust(8, fillchar='-')

运行结果：

2、返回一个原字符串右对齐，并使用空格填充至长度 width 的新字符串：

# 右对齐：宽度为10，空余部分用 '-' 填充
series_obj.str.rjust(8, fillchar='-')

运行结果：

3、返回一个原字符串居中对齐，并使用空格填充至长度 width 的新字符串：

# 居中对齐：宽度为10，空余部分用 '-' 填充
series_obj.str.center(8, fillchar='-')

运行结果：

3）获取长度

方法	说明
series_obj.str.len(string)	返回字符串的长度。

series_obj.str.len()

运行结果：

4）获取出现次数

方法	说明
series_obj.str.count(string)	返回每个字符串元素出现的次数。

统计A出现了多少次，count会区分大小写的：

series_obj.str.count('A')
series_obj.str.count('a')

运行结果：

5）编码

方法	说明
series_obj.str.encode(‘utf-8’)	字符编码，传递字符串

字符编码设置为utf8：

series_obj.str.encode('utf-8')

4. 注意事项

1、.str访问器只能对Series数据结构使用。 除了常规列变量df.col以外，也可以对索引类型df.Index和df.columns使用

2、确保访问的对象类型是字符串str类型。 如果不是需要先astype(str)转换类型，否则会报错

3、某些方法不能在上stringSeries使用，如： series_obj.str.decode()，因为Series存储的是字符串而不是字节：

series_obj.str.decode('utf-8')

运行结果：

4、访问器可以多个连接使用。 如series_obj.str.lower().str.title()，使用效果叠加：

# 先设置全部小写，然后设置首字母大写
series_obj.str.lower().str.title()

运行结果：

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