pandas 文本连接

更新时间：2020-05-24 13:47:01 标签：pandas 文本 连接

看过来

《pandas 教程》持续更新中，可作为 pandas 入门进阶课程、pandas 中文手册、用法大全，配有案例讲解和速查手册。提供建议、纠错、催更等加作者微信: gairuo123（备注：pandas教程）和关注公众号「盖若」ID: gairuo。查看更新日志。作者开办 Python 数据分析培训，详情 Python 数据分析培训。

本教程作者所著新书《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》（ISBN：9787111685456）已由机械工业出版社出版上市，各大电商平台有售，欢迎：查看详情并关注购买。

方法 s.str.cat 可以做文本连接的功能，本文介绍如何将序列的文本或者两个文本序列连接在一起的方法。

自身的连接

s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype="string")
s.str.cat(sep=',')
# 'a,b,c,d'
s.str.cat()
# 'abcd'

对空值的处理：

t = pd.Series(['a', 'b', np.nan, 'd'], dtype="string")
t.str.cat(sep=',')
#'a,b,d'
t.str.cat(sep=',', na_rep='-')
# 'a,b,-,d'

指定列表序列连接

s.str.cat(['A', 'B', 'C', 'D'])
'''
0    aA
1    bB
2    cC
3    dD
dtype: string
'''

对空值的处理：

s.str.cat(t)
'''
0      aa
1      bb
2    <NA>
3      dd
dtype: string
'''
s.str.cat(t, na_rep='-')
'''
0    aa
1    bb
2    c-
3    dd
dtype: string
'''

当然我们也可以使用 pd.concat 来进行链接两个序列:

d = pd.concat([t, s], axis=1)
# 两次连接
s.str.cat(d, na_rep='-')

连接的对齐方式：

u = pd.Series(['b', 'd', 'a', 'c'],
              index=[1, 3, 0, 2],
              dtype="string")
# 以左边索的为主
s.str.cat(u)
s.str.cat(u, join='left')
# 以右边的索引为主
s.str.cat(u, join='right')
# 其他
s.str.cat(t, join='outer', na_rep='-')
s.str.cat(t, join='inner', na_rep='-')

<< 文本替换 pandas 教程文本查询匹配 >>