使用pandas批量处理矢量化字符串的实例讲解

进行已经矢量化后的字符串数据,可以使用pandas的Series数据对象的map方法。这样,对于未经矢量化的数据也可以先进行数据的矢量化转换然后再进行相应的处理。

举例实现字符串数据的操作,编写代码如下:

#!/usr/bin/python
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
seriers_data = Series(['Hello','Python','Data','World'])
print(seriers_data.map(str.lower))

程序的运行结果如下:

GreydeMac-mini:chapter07 greyzhang$ vim series_map.py
GreydeMac-mini:chapter07 greyzhang$ python series_map.py
0   hello
1  python
2   data
3   world
dtype: object

上面的例子中,先对列表形式的数据进行了向量化的处理,讲数据处理成pandas的Series对象类型,然后进行矢量化的操作。通过Series的map方法对每个字符串进行了全都转换成小写字母的操作。

以上这篇使用pandas批量处理矢量化字符串的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 使用pandas对矢量化数据进行替换处理的方法

    使用pandas处理向量化的数据,进行数据的替换时不仅仅能够进行字符串的替换也能够处理数字. 做简单的示例如下: In [4]: data = Series(range(5)) In [5]: data Out[5]: 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 dtype: int64 In [6]: data.replace(3,333) Out[6]: 0 0 1 1 2 2 3 333 4 4 dtype: int64 In [7]: data Out[7]: 0 0 1 1 2 2 3 3

  • python解决pandas处理缺失值为空字符串的问题

    踩坑记录: 用pandas来做csv的缺失值处理时候发现奇怪BUG,就是excel打开csv文件,明明有的格子没有任何东西,当然,我就想到用pandas的dropna()或者fillna()来处理缺失值. 但是pandas读取csv文件后发现那个空的地方isnull()竟然是false,就是说那个地方有东西... 后来经过排查发现看似什么都没有的地方有空字符串,故pandas认为那儿不是缺失值,所以就不能用dropna()或者fillna()来处理. 解决思路:先用正则将空格匹配出来,然后全部替

  • 在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境         CPU:3.5 GHz Intel Core i7         内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz         硬

  • 使用pandas批量处理矢量化字符串的实例讲解

    进行已经矢量化后的字符串数据,可以使用pandas的Series数据对象的map方法.这样,对于未经矢量化的数据也可以先进行数据的矢量化转换然后再进行相应的处理. 举例实现字符串数据的操作,编写代码如下: #!/usr/bin/python import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame seriers_data = Series(['Hello','Python','Data','World'

  • 使用SpringMVC返回json字符串的实例讲解

    最近开始接触SpringMVC这个框架,这个框架使用起来很方便,框架搭起来之后,写起代码几乎都是一个模式.当然要走到这一步必须保证你的SpringMVC的相关配置都已经完成,并且配置正确! 作为我的关于S平ringMVC的首篇博客,本篇博客主要说名如何配置SpringMVC,并且可以使之正常的返回Bean实体,这里的bean实体一般返回到前端都是以Json字符串的形式返回的. 使用的开发工具为eclipse,这个也是比较大众化的开发工具了,算的上是人人都会使用的了,只是熟练程度不一样! 具体的配

  • 对python cv2批量灰度图片并保存的实例讲解

    如下所示: import cv2 #循环灰度图片并保存 def grayImg(): for x in range(1,38): #读取图片 img = cv2.imread("C:\\Users\\lyl\\Desktop\\new_dahuoji\\img2\\{}.jpg".format(str(x))) GrayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #保存灰度后的新图片 cv2.imwrite("C:\\Users\\l

  • python批量替换多文件字符串问题详解

    系统如下: 操作系统 : CentOS7.3.1611_x64 Python 版本 : 2.7.5 问题描述 编码过程中有时候会遇到在多个源文件中存在同一个变量名(比如 : writeBuffer),需要替换为新的变量名(比如 : write_buffer)的问题. 怎么能方便快捷的解决该问题呢? 解决方案 使用sed sed和grep结合使用可以替换当前文件夹多个文件的内容. 格式 : sed -i 's/原字符串/新字符串/g' `grep  -rl 原字符串 所在目录` 示例代码: sed

  • Python Pandas批量读取csv文件到dataframe的方法

    PYTHON Pandas批量读取csv文件到DATAFRAME 首先使用glob.glob获得文件路径.然后定义一个列表,读取文件后再使用concat合并读取到的数据. #读取数据 import pandas as pd import numpy as np import glob,os path=r'e:\tj\month\fx1806' file=glob.glob(os.path.join(path, "zq*.xls")) print(file) dl= [] for f i

  • 从pandas一个单元格的字符串中提取字符串方式

    以titanic数据集为例. 其中name列是字符串,现在想从其中提取title作为新的一列. 例如: # create new Title column df['Title'] = df['Name'].str.extract('([A-Za-z]+)\.', expand=True) 提取其中的title作为新的一列. 以上就是对从pandas的单元格中提取字符串的认识. 这篇从pandas一个单元格的字符串中提取字符串方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多

  • python pandas分割DataFrame中的字符串及元组的方法实现

    目录 1.使用str.split()方法 2.使用join()与split()方法结合 3.使用apply方法分割元组 1.使用str.split()方法 可以使用pandas 内置的 str.split() 方法实现分割字符串类型的数据,并将分割结果写入DataFrame中,以表格形式呈现. 语法: Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False) 其中,pat是字符串或正则表达式,n是一个整数数字,默认为-1.为0或-1时即为最大次数的分割.其他数

  • Python 结构化字符串中提取数据详情

    目录 前言 从结构化字符串中提取数据 字符串解析 前言 在许多自动化任务中,我们都需要从已知格式结构化的输入文本中提取相关信息.例如,我们可能需要在一段电影评论数据中提取观影时间.电影名.评分等信息,以便存储后进行进一步分析.在本节中,我们将以提取电影评论数据信息为例讲解如何从结构化字符串中提取数据. 从结构化字符串中提取数据 假设我们具有以下结构的电影评分数据,我们需要解析存储观影时间.电影名.评分等信息: [<Timestamp>] - MOVIE ID: <movie id>

随机推荐