一、string类型的性质
1.string和object的区别
string类型和object不同之处有三：
- 字符存取方法（string accessor methods，如str.count）会返回相应数据的Nullable类型，而object会随缺失值的存在而改变返回类型
- 某些Series方法不能在string上使用，例如：Series.str.decode(),因为存储的字符串而不是字节
- string类型在缺失值存储或运算时，类型会广播为pd.NA,而不是浮点型np.nan
2.string类型的转换
如果将一个其他类型的容器直接转换string类型可能会出错，需要分成两个转换，先转成str型的object，然后再转成string类型：
#pd.Series([1,'1.']).astype('string') #报错
#pd.Series([1,2]).astype('string') #报错
#pd.Series([True,False]).astype('string') #报错#正确的
pd.Series([1,'1.']).astype('str').astype('string')
pd.Series([1,2]).astype('str').astype('string')
pd.Series([True,False]).astype('str').astype('string')3. str和string的区别
（a）str字符串有三种写法：
单引号（Single quotes）、双引号（Double quotes）、三引号（Triple quoted）。
单双引号可以互相嵌套，三引号可以嵌套单双引号，使得字符串扩展为多行。若要嵌套自身，需要用反斜杠转移。
注：两个字符串字面量之间只有空格时，它们会被自动转换为一个字符串
二、拆分与拼接
1.str.split方法
（a）分割符与str的位置元素选取
s = pd.Series(['a_b_c', 'c_d_e', np.nan, 'f_g_h'], dtype="string")
s.str.split('_')
注意split后的类型是object，因为现在Series中的元素已经不是string，而包含了list，且string类型只能含有字符串
对于str方法可以进行元素的选择，如果该单元格元素是列表，那么str[i]表示取出第i个元素，如果是单个元素，则先把元素转为列表在取出
s.str.split('_').str[1]
（b）其他参数
expand参数控制了是否将列拆开，n参数代表最多分割多少次
2.str.cat方法
（a）不同对象的拼接模式
对于单个Series而言，指将所有的元素进行字符合并为字符串，其中可选sep分割符参数，和缺失值替代字符na_rep参数
s = pd.Series(['ab',None,'d'],dtype='string')
print(s)
s.str.cat(sep=',',na_rep='*')
对于两个Series合并而言，是对应索引的元素进行合并，同样也有相应参数，但是注意是两个缺失值被同时替换
s = pd.Series(['ab',None,'d'],dtype='string')
print(s)
s2 = pd.Series(['24',None,None],dtype='string')
print(s2)#使用分割符
s.str.cat(s2,sep=',',na_rep='*')
多列拼接可以分为表的拼接和多Series拼接
#表的拼接
s.str.cat(pd.DataFrame({0:['1','3','5'],1:['5','b',None]},dtype='string'),na_rep='*')#多个Series拼接
s.str.cat([s+'0',s*2])
（b）cat中的索引对齐
当前版本中，如果两边合并的索引不相同且未指定join参数，默认为左连接，设置join='left'
s2 = pd.Series(list('abc'),index=[1,2,3],dtype='string')
print(s2)
s.str.cat(s2,na_rep='*')
三、替换
1.str.replace的常见用法¶
第一个值写r开头的正则表达式，后一个写替换的字符串
s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca','', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'],dtype="string")
print(s)
s.str.replace(r'^[AB]','***')
2.子组与函数替换
通过正整数调用子组（0返回字符本身，从1开始才是子组）
s.str.replace(r'([ABC])(\w+)',lambda x:x.group(2)[1:]+'*')
利用?<...>表达书可以对子组命名调用
s.str.replace(r'(?P<one>[ABC])(?P<two>\w+)',lambda x:x.group('two')[1:]+'*')
3.str.replace注意事项
- str.replace针对的是object类型或string类型，默认是以正则表达式为操作，目前暂时不支持DataFrame上使用
- replace针对的是任意类型的序列或数据框，如果要以正则表达式替换，需要设置regex=True，该方法通过字典可支持多列替换，但现在由于string类型的初步引入，用法上出现了一些问题，这些issue有望在以后的版本中修复
（a）str.replace赋值参数不得为pd.NA
#pd.Series(['A','B'],dtype='string').str.replace(r'[A]',pd.NA) #报错
#pd.Series(['A','B'],dtype='O').str.replace(r'[A]',pd.NA) #报错pd.Series(['A','B'],dtype='string').astype('O').replace(r'[A]',pd.NA,regex=True).astype('string')
（b）对于string类型Series，在使用replace函数时不能使用正则表达式替换
pd.Series(['A','B'],dtype='string').replace(r'[A]','C',regex=True)
pd.Series(['A','B'],dtype='O').replace(r'[A]','C',regex=True)
（c）string类型序列如果存在缺失值，不能使用replace替换
pd.Series(['A',np.nan],dtype='string').str.replace('A','B')
四、子串匹配与提取
1.str.extract方法
（a）常用方法
pd.Series(['10-87', '10-88', '10-89'],dtype="string").str.extract(r'([\d]{2})-([\d]{2})')使用子组名作为列名
pd.Series(['10-87', '10-88', '-89'],dtype="string").str.extract(r'(?P<name_1>[\d]{2})-(?P<name_2>[\d]{2})')利用？正则表计选择部分提取
pd.Series(['10-87', '10-88', '-89'],dtype="string").str.extract(r'(?P<name_1>[\d]{2})?-(?P<name_2>[\d]{2})')（b）expand参数（默认为True）
对于一个子组的Series，如果expand设置为False，则返回Series，若大于一个子组，则expand参数无效，全部返回DataFrame
对于一个子组的Index，如果expand设置为False，则返回提取后的Index，若大于一个子组且expand为False，报错
s = pd.Series(["a1", "b2", "c3"], ["A11", "B22", "C33"], dtype="string")
s.index
s.str.extract(r'([\w])')
s.str.extract(r'([\w])',expand=False)
s.index.str.extract(r'([\w])')
s.index.str.extract(r'([\w])',expand=False)
s.index.str.extract(r'([\w])([\d])')
2.str.extractall方法
与extract只匹配第一个符合条件的表达式不同，extractall会找出所有符合条件的字符串，并建立多级索引（即使只找到一个）¶
s = pd.Series(["a1a2", "b1", "c1"], index=["A", "B", "C"],dtype="string")
two_groups = '(?P<letter>[a-z])(?P<digit>[0-9])'
s.str.extract(two_groups, expand=True)
s.str.extractall(two_groups)
s['A']='a1'
s.str.extractall(two_groups)
s = pd.Series(["a1a2", "b1b2", "c1c2"], index=["A", "B", "C"],dtype="string")
s.str.extractall(two_groups).xs(1,level='match')
3.str.contains 和str.match
str.contains是检测是否包含某种正则模式，可选参数为na
#查看是否包含字母和数字
pd.Series(['1', None, '3a', '3b', '03c'], dtype="string").str.contains(r'[0-9][a-z]')
#查看是否包含a
pd.Series(['1', None, '3a', '3b', '03c'], dtype="string").str.contains('a', na=False)str.match与str.contrains的区别在于，match依赖于python的re.match，检测内容是否从头开始包含该正则模式
pd.Series(['1', None, '3a_', '3b', '03c'], dtype="string").str.match(r'[0-9][a-z]',na=False)
pd.Series(['1', None, '_3a', '3b', '03c'], dtype="string").str.match(r'[0-9][a-z]',na=False)五、常用字符串方法
1.过滤型方法
（a）str.strip 常同于过滤空格
pd.Series(list('abc'),index=[' space1 ','space2 ',' space3'],dtype="string").index.str.strip()
（b）str.lower（字母小写）和str.upper(字母大写)
pd.Series('A',dtype="string").str.lower()
pd.Series('a',dtype="string").str.upper()（c）str.swapcase和str.capitalize（交换字母大小写和大写首字母）
pd.Series('abCD',dtype="string").str.swapcase()#大写变小写，小写变大写
pd.Series('abCD',dtype="string").str.capitalize()#将字符串的第一个字母变成大写,其他字母变小写2.isnumeric方法
检查每一位是否都是数字，请问如何判断是否是数值
pd.Series(['1.2','1','-0.3','a',np.nan],dtype="string").str.isnumeric()练习：
题二：
求col2的均值，要考虑怎么将字符串类型的负数转换为我们理解的负数，这里用split按照-分割，可将字符串分成两部分，整数则直接转换，负数则可以乘以-1进行转换，在转换过程遇到了0-，9‘，/7等不符合常规字符，可先将转换（前提是数量不多的情况下）。代码如下：
df.loc[[309,396,485],'col2'] = ['0','9','7']
collist = []
for i in range (df['col2'].shape[0]):strlist = df['col2'][i].split('-')if len(strlist)==2 and strlist[0] =='':col = int(strlist[1])*(-1)else:col = int(strlist[0])collist.append(col)
df['new_col2'] = collist
df['new_col2'].mean()官方答案，正常思路是可以用正则表达式筛选出非常规字符，然后进行转换，正则表达式不太会，还在学习中：
df['col2'][~(df['col2'].str.replace(r'-?\d+','True')=='True')] #这三行有问题
df.loc[[309,396,485],'col2'] = [0,9,7]
df['col2'].astype('int').mean()
