pandas中的str使用方法

golitter.2025-02-02 9:28

在 Pandas 中，str 访问器用于对 Series 或 DataFrame 中的字符串 数据进行矢量化 操作，使其能够像 Python 的字符串方法一样被调用，但支持对整个列或 Series 进行高效处理。

str 只能用于包含字符串类型的 Series 或 DataFrame 的 string 类型列。如果列的类型不是字符串，需要先转换：

python 复制代码

df['A'] = df['A'].astype(str)

然后，就可以使用 .str 进行字符串操作。

df['A'].str.upper()等
df['A'].str.startswitch('a')等

Pandas 的 .str 访问器不会在字符串操作后自动保持 Series 类型 ，而是可能返回 普通 Python 对象 （如 str）。如果不在每次字符串操作前显式使用 .str 访问器，就会导致后续的方法调用失败。

例如，users["name"].str[1:].str.lower() 是正确的，而 users["name"].str[1:].lower() 则不正确，因为它缺少.lower()方法之前的第二个 .str 访问器。

1667. 修复表中的名字 - 力扣（LeetCode）

编写解决方案，修复名字，使得只有第一个字符是大写的，其余都是小写的。

python 复制代码

import pandas as pd

def fix_names(users: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    users['name'] = users['name'].str[0].str.upper() + users['name'].str[1:].str.lower()
    return users.sort_values(by='user_id')