Pandas Library proporciona múltiples métodos que se pueden usar para manipular strings de acuerdo con la salida requerida. Pero primero, creemos un dataframe de Pandas.
Python3
import pandas as pd data = [[1, "ABC KUMAR", "xYZ"], [2, "BCD", "XXY"], [3, "CDE KUMAR", "ZXX"], [3, "DEF", "xYZZ"]] cfile = pd.DataFrame(data, columns = ["SN", "FirstName", "LastName"]) cfile
Producción:
La biblioteca «Pandas» proporciona un método » .str()» que se puede usar para crear cualquier dato del marco de datos en una string. Después de eso, cualquier operación de string definida en la documentación de Python o en este artículo se puede usar en esos datos.
A continuación se muestra el código que ilustra algunos ejemplos.
Python3
# find firstname starting with 'D' result = cfile.FirstName.str.startswith('D') print(result) # find lasttname containing 'XX' result = cfile.LastName.str.contains('XX') print(result) # split FirstName on the basis of ' ' result = cfile.FirstName.str.split() print(result) # find length of lasttname result = cfile.LastName.str.len() print(result) # Capitalize the first Letter of LastName result = cfile.LastName.str.capitalize() print(result) # Capitalize all Letter of LastName result = cfile.LastName.str.upper() print(result) # Convert all Letter of LastName to lowercase result = cfile.LastName.str.lower() print(result)
Producción:
0 False 1 False 2 False 3 True Name: FirstName, dtype: bool 0 False 1 True 2 True 3 False Name: LastName, dtype: bool 0 [ABC, KUMAR] 1 [BCD] 2 [CDE, KUMAR] 3 [DEF] Name: FirstName, dtype: object 0 3 1 3 2 3 3 4 Name: LastName, dtype: int64 0 Xyz 1 Xxy 2 Zxx 3 Xyzz Name: LastName, dtype: object 0 XYZ 1 XXY 2 ZXX 3 XYZZ Name: LastName, dtype: object 0 xyz 1 xxy 2 zxx 3 xyzz Name: LastName, dtype: object
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por iamjpsonkar y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA