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数据预览：

一、split分割列

1.需求：

2.完整代码展示

3.讲解

（1）分割

（2）写入

4.效果展示

二、partition分割列

1.需求：

2.完整代码展示

3.讲解

（1）分割

（2）写入

4.效果展示

三、合并列

1.需求：

2.完整代码展示

3.讲解

4.效果展示

四、get获取指定位置字符

1.需求：

2.完整代码展示

3.讲解

4.效果展示

五、slice获取指定位置字符

1.需求：

2.完整代码展示

3.讲解

4.效果展示

六、join用指定字符连接每一个字符

1.需求：

2.完整代码展示

3.讲解

4.效果展示

源数据网盘链接：

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数据预览：

以下操作示例均用的此数据

一、split分割列

1.需求：

将日期列分割为年、月、日三列

2.完整代码展示

import pandas as pd
adress="D:/pandas练习文件/字符串.xlsx"
data=pd.read_excel(adress)
all_date=data['日期'].astype(str).str.split("-",expand=True)
data['年']=all_date[0]
data['月']=all_date[1]
data['日']=all_date[2]
print(data)

3.讲解

（1）分割

all_date=data['日期'].astype(str).str.split("-",expand=True)

我们首先要以一个变量接收分割的列，并且由于此函数是应用于字符串的，所以需要用astype(str)转换日期为字符串，以需求为例，我们需要按照“-”分割，即split("-",expand=True)，expand=True的作用是将分割来的内容单独放在一列上，如果不写这一参数的话，分割的内容还是会在一列，只不过是以列表形式呈现，如图：

（2）写入

data['年']=all_date[0]
data['月']=all_date[1]
data['日']=all_date[2]

然后需要创建年月日三列并将数据写入，我们已经用一个变量来接收分割好的日期，那么我们可以把分割好的数据理解为一个列表中的三块内容，年这一列即为第一块all_date[0]，月这一列即为第二块all_date[1]，日这一列即为第三块all_date[2]。

4.效果展示

二、partition分割列

此函数不同于split，partition只能按照第一个符合分割标准的字符进行分割

1.需求：

将日期分为年、月日两列

2.完整代码展示

import pandas as pd
adress="D:/pandas练习文件/字符串.xlsx"
data=pd.read_excel(adress)
all_date=data['日期'].astype(str).str.partition('-')
data['年']=all_date[0]
data['月日']=all_date[2]
print(data)

3.讲解

过程大概和split是一样的，都是先分割再写入

（1）分割

all_date=data['日期'].astype(str).str.partition('-')

我们仍然以一个变量接收分割的列，转换日期为字符串 ，以“-”作为分割标准。

（2）写入

data['年']=all_date[0]
data['月日']=all_date[2]

大家看到我标红部分的时候是否感到奇怪：月日不应该是all_date[1]吗？大家看下图就明白了

对，partition方法和split的另一个不同就是这里了，split中作为分割标准的“-”是直接省略不写的，然而在partition中分隔符却是自称一列，所以all_date[1]代表的是“-”，而不是我们需要的月日，月日应该是all_date[2]

4.效果展示

三、合并列

1.需求：

将省、市、区三列合并为一列

2.完整代码展示

import pandas as pd
adress="D:/pandas练习文件/字符串.xlsx"
data=pd.read_excel(adress)
data['地址']=data['省']+data['市']+data['区']
print(data)

3.讲解

此效果的实现是非常简单的，只需要将要合并的列用“+”相加

4.效果展示

四、get获取指定位置字符

1.需求：

比如我想知道大家的年龄都是几十，20+？30？40+？即我们需要提取年龄的第一个数

2.完整代码展示

import pandas as pd
adress="D:/pandas练习文件/字符串.xlsx"
data=pd.read_excel(adress)
data["年龄第一个数"]=data['年龄'].astype(str).str.get(0)
print(data)

3.讲解

data["年龄第一个数"]=data['年龄'].astype(str).str.get(0)

由于年龄列的类型是int，所以我们首先应该将其转换为字符串类型，然后利用get(0)获取第一个数 

4.效果展示

五、slice获取指定位置字符

1.需求：

获取日期列中的月日

2.完整代码展示

import pandas as pd
adress="D:/pandas练习文件/字符串.xlsx"
data=pd.read_excel(adress)
data["月日"]=data['日期'].astype(str).str.slice(5,10)
print(data)

3.讲解

data["月日"]=data['日期'].astype(str).str.slice(5,10)

第一步仍然是将日期转换为字符串类型，slice这一函数和get的不同在于get只能获取一个字符，而slice可以获取多个，slice(起始位置，结束位置，步长)，其中所取字符不包括结束位置的字符，而且用slice_replace(起始位置，结束位置，替换值)还能替换选中位置的字符

4.效果展示

六、join用指定字符连接每一个字符

1.需求：

将姓名中的每个字用“*”连接（这个需求可能看着不合理，但是我也实在想不出这个函数有什么应用场景了，大家如果有好的想法可以在评论区告诉我哦~）

2.完整代码展示

import pandas as pd
adress="D:/pandas练习文件/字符串.xlsx"
data=pd.read_excel(adress)
data["姓名2"]=data['姓名'].str.join("*")
print(data)

3.讲解

data["姓名2"]=data['姓名'].str.join("*")

这个函数应用很简单，只需要将想要设置的连接字符写入即可 

4.效果展示

源数据网盘链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1xeCmsDTcEHa6rRjJJVGu6g 
提取码：1234