python库--pandas--Series.str--字符串处理

python内置字符串处理方法

S: Series　　I: Index

方法	返回值	参数	说明
.capitalize()	S/I		将Series/Index中的字符串大写
.cat()	S/I/str	使用给定分隔符连接字符串
		other=None	None: 使用sep连接给定的Series返回一个str
			List_like: 与Series对应位置的字符串用sep连接返回一个S
		sep=None	分隔符
		na_rep=None	遇到NA值忽略或使用指定字符替换
.center()	S	在字符串两端填充指定字符到指定长度
		width	填充后的字符串长度
		fillchar=' '	用于填充的字符串
.contains()	S[bool]	判断指定字符串或正则表达式是否在序列或索引中
		pat	字符串或正则表达式
		case=True	是否区分大小写
		flags=0	可传入re.IGNORECASE之类的参数
		na=nan	缺失值填充
		regex=True	是否使用正则表达式匹配
.count()	S[int]	统计指定字符串在序列字符串中出现的次数
		pat	字符串或正则表达式
		flags=0	可传入re.IGNORECASE之类的参数
.decode()	S[str]	解码
		encoding	解码方式
		errors='static'	error处理方式
.encode()	S[b'']	编码
		encoding	编码方式
		error='static'	error处理方式
.endswith()	S[bool]	判断是否以给定的字符串结尾
		pat	字符串
		na=nan	缺失值填充
.extract()		使用正则表达式提取需要的内容(只匹配一次)
		pat	正则表达式(必须含有捕获组, 超过一个必然返回DataFrame)
		flags=0	可传入re.IGNORECASE之类的参数
		expand=None	True: 返回DataFrame(未来版本默认值)
			False: 返回S/I/DataFrame(现在版本默认值)
.extractall()	df	获取所有的正则表达式匹配到的内容(以多级索引的方式展示)
		pat	含捕获组的正则表达式, 若捕获组设有name则将作为返回的列标签
		flags=0	可传入re.IGNORECASE之类的参数
.find()	S	查找sub在序列字符串的子字符串中出现的位置, 找不到返回-1
		sub	字符串
		start=0	子字符串开始的位置
		end=None	子字符串结束的位置
.findall()	S[list]	相当于对序列中每个字符串执行 re.findall(pat, string)
		pat	正则表达式
		flags=0	可传入re.IGNORECASE之类的参数
.get()	S	i	获取指定位置的字符, 超出长度则返回Na
.index()	S	同.find() 不过找不到将引发Error
.join()	S	sep	给每个字符串的字符间插入指定字符
.len()	S	返回每个字符串的长度
.ljust()	S	同 .center() 不过只在右侧填充
.lower()	S	所有字符小写
.lstrip()	S	to_strip=None	去除左侧指定字符, 默认去掉空白符
.match()	S[bool]	判断字符串与正则表达式是否匹配, 即正则表达式能否匹配到内容
		pat	字符串或正则表达式
		case=True	是否区分大小写
		flags=0	可传入re.IGNORECASE之类的参数
		na=nan	缺失值填充
		as_indexer=None	弃用
.normalize()	S	from	返回字符串的Unicode标准格式
.pad()	S	在序列字符串左侧/右侧/两侧填充指定字符串到指定长度
		width	将字符串填充到的长度
		side='left'	'left': 在左侧填充
			'right': 在右侧填充
			'both': 在两侧填充, 原字符串居中
		fillchar=' '	填充的字符
.partition()		第一次出现pat时将字符串分割为三个部分: pat前面的部分, pat本身, pat后面的部分
		pat=' '	字符串
		expand=True	True: 返回DataFrame/Multilndex
			False: 返回Series/Index, 元素为Tuple
.repeat()		将字符串扩展n倍, 比如 'a' 扩展 2 倍为 'aa'
		repeats	int: 序列中所有字符串扩展相同倍数
			list_like: 长度需和序列长度一致, 对应每个元素扩展对应倍数
.replace()	S	更新字符串
		pat	字符串或编译的正则表达式
		repl	str: 将匹配到的字符串替换为此字符串
			fun: 传给fun的是对象相当于re.search(pat, string)的返回值
		n=-1	替换的次数, 默认全部
		case=None	是否区分大小写, 如果pat为字符串则默认为True, 若为编译的正则表达式则不能设置
		flags=0	可传入re.IGNORECASE之类的参数, 但若pat为编译的正则表达式则不能设置
		regex=False	是否使用正则, 默认不使用
.rfind()		同 .find() 不过从右往左检索
.rindex()		同 .index() 不过从右往左检索
.rjust()		同 .center() 不过只在左侧填充
.rpartition()		同.partition(), 不过从右往左检索pat字符串
.rstrip()	S	to_strip=None	去除右侧指定字符, 默认去掉空白符
.slice()	S	截取子字符串
		start=None	开始位置
		stop=None	结束位置
		step=None	步长
.slice_replace()	S	截取子字符串, 并将截取部分替换为repl
		start=None	开始位置
		stop=None	结束位置
		repl=None	要替换为的字符串
.split()		对字符串按照给定字符进行分割
		pat=None	分隔符, 默认空白符
		n=-1	分割次数, 默认全部
		expand=False	True: 返回DataFrame/MultiINdex
			False: 返回Series/Index
.rsplit()		同.split() 不过从右侧开始分割
.startswith()	S[bool]	判断序列字符串是否以指定字符串开头
		pat	字符串
		na=nan	缺失值填充
.strip()	S	to_strip=None	去除两侧指定字符, 默认去掉空白符
.swapcase()	S	将小写字符大写, 将大写字符小写
.title()	S	将首字母大写, 其余字符小写
.translate()		参考python内置字符串处理方法 .translate()
.upper()	S	全部大写
.wrap()	S	width	在指定位置插入换行符
.zfill()	S	width	在字符串前面填充0到指定长度
.isalnum()	S[bool]	字符串至少包含一个字符且所有字符都是字母(汉字)或数字则返回True
.isalpha()	S[bool]	字符串至少包含一个字符且所有字符都是字母(汉字)则返回True
.isdigit()	S[bool]	只包含数字(可以是: Unicode, 全角字符, bytes(b'1'), 罗马数字)
.isspace()	S[bool]	只包含空白符
.islower()	S[bool]	至少包含一个小写字符, 且不包含大写字符
.isupper()	S[bool]	至少包含一个大写字符, 且不包含小写字符
.istitle()	S[bool]	所有单词大写开头其余小写(标题化)
.isnumeric()	S[bool]	只包含数字字符
.isdecimal()	S[bool]	只包含数字(Unicode字符, 全角字符)
.get_dummies()	df	sep='|'	把字符串按照指定分隔符分割, 并返回分割后的字符串出现的次数

regex