Pandas系列(八)字符串处理

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Pandas的字符串处理：
获取数据
获取Series的str属性
使用str的startswith、contains等得到bool的Series可以做条件查询
需要多次str处理的链式操作
使用正则表达式的处理

前面我们已经使用了字符串的处理函数：df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')

Pandas的字符串处理：

使用方法：先获取Series的str属性，然后在属性上调用函数；
只能在字符串列上使用，不能数字列上使用；
Dataframe上没有str属性和处理方法
Series.str并不是Python原生字符串，而是自己的一套方法，不过大部分和原生str很相似；

Series.str字符串方法列表参考文档

获取数据

df.dtypes查看各列的数据类型：

获取Series的str属性

获取Series的str属性，然后使用各种字符串处理函数：

它是不能用于非string类型的数据的。否者会报错：AttributeError: Can only use .str accessor with string values!

使用str的startswith、contains等得到bool的Series可以做条件查询

使用str的startswith、contains等判断字符串中是否包含某些特定字符串，bool类Series可以做条件查询：

需要多次str处理的链式操作

比如怎样提取201803这样的数字月份？可以分为两步：1、先将日期2018-03-31替换成20180331的形式；2、提取月份字符串201803。

这里要注意str.method返回的是一个Series，在这个Series上再进行.method是会报错的：

这里要注意slice就是切片语法，可以直接用。

使用正则表达式的处理

将中文的年月日添加为新列：

Series.str默认就开启了正则表达式模式：

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