【pandas】 文本数据

文本数据

str对象

str对象的设计意图

str对象是定义在Index或Series上的属性，专门用于逐元素处理文本内容，其内部定义了大量方法，因此对一个序列进行文本处理，首先需要获取其str对象。在Python标准库中也有str模块，为了使用上的便利，有许多函数的用法pandas照搬了它的设计

【】索引器

对于str对象而言，可理解为其对字符串进行了序列化的操作，例如在一般的字符串中，通过[]可以取出某个位置的元素，同时也能通过切片得到子串。

string类型

从pandas的1.0.0版本开始，引入了string类型，其引入的动机在于：原来所有的字符串类型都会以object类型的Series进行存储，但object类型只应当存储混合类型，例如同时存储浮点、字符串、字典、列表、自定义类型等，因此字符串有必要同数值型或category一样，具有自己的数据存放类型，从而引入了string类型。

总体上说，绝大多数对于object和string类型的序列使用str对象方法产生的结果是一致，但是在下面提到的两点上有较大差异：

string类型要求序列中至少有一个可迭代（Iterable）对象，包括但不限于字符串、字典、列表。但一般来说，当每一个序列中的值都是字符串的情况下使用str属性最佳。

因为对于一个可迭代对象，string类型的str对象和object类型的str对象返回结果可能是不同的。

正则表达式基础

一般字符的匹配

正则表达式是一种按照某种正则模式，从左到右匹配字符串中内容的一种工具。对于一般的字符而言，它可以找到其所在的位置，这里为了演示便利，使用了python中re模块的findall函数来匹配所有出现过但不重叠的模式，第一个参数是正则表达式，第二个参数是待匹配的字符串。

re.findall(正则表达式，待匹配的字符串)

元字符基础

元字符	描述
.	匹配除换行符以外的任意字符
[ ]	字符类，匹配方括号中包含的任意字符
[^ ]	否定字符类，匹配方括号中不包含的任意字符
*	匹配前面的子表达式零次或多次
+	匹配前面的子表达式一次或多次
?	匹配前面的子表达式零次或一次
{n,m}	花括号，匹配前面字符至少 n 次，但是不超过 m 次
(xyz)	字符组，按照确切的顺序匹配字符xyz
|	分支结构，匹配符号之前的字符或后面的字符
\	转义符，它可以还原元字符原来的含义
^	匹配行的开始
$	匹配行的结束

简写字符集

此外，正则表达式中还有一类简写字符集，其等价于一组字符的集合：

简写	描述
\w	匹配所有字母、数字、下划线: [a-zA-Z0-9_]
\W	匹配非字母和数字的字符: [^\w]
\d	匹配数字: [0-9]
\D	匹配非数字: [^\d]
\s	匹配空格符: [\t\n\f\r\p{Z}]
\S	匹配非空格符: [^\s]
\B	匹配一组非空字符开头或结尾的位置，不代表具体字符

文本处理的五类操作

拆分

Series.str.split(正则表达式, n, expand)

• n : 从左到右的最大拆分次数
• expand：是否展开为多个列，默认False

合并

str.join表示用某个连接符把Series中的字符串列表连接起来，如果列表中出现了非字符串元素则返回缺失值

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s = pd.Series([['a','b'], [1, 'a'], [['a', 'b'], 'c']])
s.str.join('-')
#0    a-b
#1    NaN
#2    NaN
#dtype: object

str.cat用于合并两个序列，主要参数为连接符sep、连接形式join以及缺失值替代符号na_rep，其中连接形式默认为以索引为键的左连接。

s1 = pd.Series(['a','b'])
s2 = pd.Series(['cat','dog'])
s1.str.cat(s2,sep='-')
#0    a-cat
#1    b-dog
#dtype: object

匹配

str.contains返回了每个字符串是否包含正则模式的布尔序列

str.startswith和str.endswith返回了每个字符串以给定模式为开始和结束的布尔序列，它们都不支持正则表达式：

替换

str.replace和replace并不是一个函数，在使用字符串替换时应当使用前者。

提取

提取既可以认为是一种返回具体元素（而不是布尔值或元素对应的索引位置）的匹配操作，也可以认为是一种特殊的拆分操作。前面提到的str.split例子中会把分隔符去除，这并不是用户想要的效果，这时候就可以用str.extract进行提取：

s = pd.Series(['上海市黄浦区方浜中路249号',
                '上海市宝山区密山路5号',
                '北京市昌平区北农路2号'])
pat = '(\w+市)(\w+区)(\w+路)(\d+号)'
s.str.extract(pat)

常用字符串函数

字母型函数

upper, lower, title, capitalize, swapcase这五个函数主要用于字母的大小写转化。和标准库一样。

数值型函数

pd.to_numeric方法，它虽然不是str对象上的方法，但是能够对字符格式的数值进行快速转换和筛选。其主要参数包括errors和downcast分别代表了非数值的处理模式和转换类型。其中，对于不能转换为数值的有三种errors选项，raise, coerce, ignore分别表示直接报错、设为缺失以及保持原来的字符串。

统计型函数

count和len的作用分别是返回出现正则模式的次数和字符串的长度

格式型函数

格式型函数主要分为两类，第一种是除空型，第二种时填充型。

其中，第一类函数一共有三种，它们分别是strip, rstrip, lstrip，分别代表去除两侧空格、右侧空格和左侧空格。这些函数在数据清洗时是有用的，特别是列名含有非法空格的时候。

第二类填充型函数，pad是最灵活的，它可以选定字符串长度、填充的方向和填充内容。还有rjust, ljust, center,zfill，需要注意ljust是指右侧填充而不是左侧填充。

练习

Ex1 房屋信息数据集

现有一份房屋信息数据集如下：

df = pd.read_excel('../data/house_info.xls', usecols=['floor','year','area','price'])
df.head(3)

1. 将year列改为整数年份存储。
2. 将floor列替换为Level, Highest两列，其中的元素分别为string类型的层类别（高层、中层、低层）与整数类型的最高层数。
3. 计算房屋每平米的均价avg_price，以***元/平米的格式存储到表中，其中***为整数。

## 1
df.year = pd.to_numeric(df.year.str[:4], errors='ignore').astype('Int64')
df.head()

## 2
import re

pat = '(?P<Level>\w层)（共(?P<Highest>\d+)层）'
df = pd.concat([df.drop(columns='floor'), df.floor.str.extract(pat)], axis=1)
df.Level = df.Level.astype('string')
df.Highest = pd.to_numeric(df.Highest).astype('Int64')
df.head()

## 3
area_series = pd.to_numeric(df.area.str[:-1])
price_series = pd.to_numeric(df.price.str[:-1])
df['avg_price'] = (round(price_series * 10000 / area_series, 2)).astype('string') + '元/平米'
df.head()

Ex2 权游剧本数据集

现有一份权力的游戏剧本数据集如下：

df = pd.read_csv('../data/script.csv')
df.head(3)

1. 计算每一个Episode的台词条数。
2. 以空格为单词的分割符号，请求出单句台词平均单词量最多的前五个人。
3. 若某人的台词中含有问号，那么下一个说台词的人即为回答者。若上一人台词中含有$n$个问号，则认为回答者回答了$n$个问题，请求出回答最多问题的前五个人。

## 1
df = df.copy()
df.columns = df.columns.str.strip()
#进行分组求和，求出每一个Episode的台词条数
gb = df.groupby('Episode')['Sentence'].count()
gb.head(2)

## 2
#求出每行单词量
df['Vocabulary'] = df['Sentence'].str.split(' ').str.len()
#分组求出平均单词量
gb = df.groupby('Name')['Vocabulary'].mean()
#根据values进行排序
gb = gb.sort_values(ascending = False)
#选取前5
gb.head(5)

## 3
#求出回答问题的数量
df['count'] = df['Sentence'].str.count('\?')
#分组求出总回答问题数
gb = df.groupby('Name')['count'].sum()
#根据values进行排序
gb = gb.sort_values(ascending = False)
#选取前5
gb.head(5)

感谢 joyful pandas第八章文本数据