str='i like apple,i like bananer'
print(str.split(','))

print(str.split(' '))

print(str.index(','))
print(str.find(','))

print(str.count('i'))

print(str.replace(',', ' ').split(' '))

str = "Cats are smarter than dogs"
pattern=re.compile(r'(.*) are (.*"htmlcode">

pattern=re.compile(r'are (.*"htmlcode">

str = "138-9592-5592 # number"
pattern=re.compile(r'#.*$')
number=re.sub(pattern,'',str)
print(number)


结果为：


138-9592-5592


以上是通过把#号后面的内容替换为空实现提取号码的目的。


我们还可以进一步对号码的横杆进行替换


print(re.sub(r'-*','',number))


结果为：


13895925592


我们还可以用find的方法把找到的字符串打印出来


str = "138-9592-5592 # number"
pattern=re.compile(r'5')
print(pattern.findall(str))


结果为：


['5', '5', '5']
正则表达式的整体内容比较多，需要我们对匹配的字符串的规则有足够的了解，下面是具体的匹配规则。

矢量化字符串函数
清理待分析的散乱数据时，常常需要做一些字符串规整化工作。


data = pd.Series({'li': '120@qq.com','wang':'5632@qq.com',
 'chen': '8622@xinlang.com','zhao':np.nan,'sun':'5243@gmail.com'})
print(data)


结果为：

可以通过规整合的一些方法对数据做初步的判断，比如用contains 判断每个数据中是否含有关键词


print(data.str.contains('@'))


结果为：

也可以对字符串进行分拆，把需要的字符串提取出来


data = pd.Series({'li': '120@qq.com','wang':'5632@qq.com',
     'chen': '8622@xinlang.com','zhao':np.nan,'sun':'5243@gmail.com'})
pattern=re.compile(r'(\d*)@([a-z]+)\.([a-z]{2,4})')
result=data.str.match(pattern) #这里用fillall的方法也可以result=data.str.findall(pattern)
print(result)


结果为：


chen [(8622, xinlang, com)]

li [(120, qq, com)]

sun [(5243, gmail, com)]

wang [(5632, qq, com)]

zhao NaN

dtype: object


此时加入我们需要提取邮箱前面的名称


print(result.str.get(0))


结果为：

或者需要邮箱所属的域名


print(result.str.get(1))


结果为：

当然也可以用切片的方式进行提取，不过提取的数据准确性不高


data = pd.Series({'li': '120@qq.com','wang':'5632@qq.com',
    'chen': '8622@xinlang.com','zhao':np.nan,'sun':'5243@gmail.com'})
print(data.str[:6])


结果为：

最后我们了解下矢量化的字符串方法

总结
以上就是python数据清洗之字符串处理的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。