Python数据说明-看了这篇文章，数据洗濯你也就完全把握了

2、append

1.result = df1.append(df2) 
2.result = df1.append(df4) 
3.result = df1.append([df2, df3]) 
4.result = df1.append(df4, ignore_index=True) 

4、join

left.join(right, on=key_or_keys)

1.result = left.join(right, on='key') 
2.result = left.join(right, on=['key1', 'key2']) 
3.result = left.join(right, on=['key1', 'key2'], how='inner') 

5、concat

1.result = pd.concat([df1, df4], axis=1) 
2.result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner') 
3.result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index]) 
4.result = pd.concat([df1, df4], ignore_index=True) 

文本处理赏罚：

1. lower()函数示例

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveMinsu']) 
s.str.lower() 

2. upper()函数示例

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveMinsu']) 
s.str.upper() 

3. len()计数

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveMinsu']) 
s.str.len() 

4. strip()去除空格

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.strip() 

5. split(pattern)切分字符串

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.split(' ') 

6. cat(sep=pattern)归并字符串

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.cat(sep=' <=> ') 
执行上面示例代码，获得以下功效 - 
Tom <=> William Rick <=> John <=> Alber@t 

7. get_dummies()用sep拆分每个字符串，返回一个假造/指示dataFrame

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.get_dummies() 

8. contains()判定字符串中是否包括子串true; pat str或正则表达式

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.contains(' ') 

9. replace(a,b)将值pat替代为值b。

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
.str.replace('@','$') 

10. repeat(value)一再每个元素指定的次数

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.repeat(2) 

执行上面示例代码，获得以下功效 -

• 0 Tom Tom
• 1 William Rick William Rick
• 2 JohnJohn
• 3 Alber@tAlber@t

11. count(pattern)子串呈现次数

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
print ("The number of 'm's in each string:") 
print (s.str.count('m')) 

执行上面示例代码，获得以下功效 -

The number of 'm's in each string:

• 0 1
• 1 1
• 2 0
• 3 0

12. startswith(pattern)字符串开头是否匹配子串True

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
print ("Strings that start with 'T':") 
print (s.str. startswith ('T')) 

执行上面示例代码，获得以下功效 -

Strings that start with 'T':

• 0 True
• 1 False
• 2 False
• 3 False

（编辑：湖南网）

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