Python是进行数据分析的优秀语言,主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。 熊猫 是这些软件包中的一个,使导入和分析数据变得更加容易。
熊猫 str.rpartition()
类似于 str.partition()
和 str.split()
.而不是每次从左边分开字符串, .rpartition()
只拆分字符串一次,而且也会反向拆分(从右侧)。不像 .split()
方法 rpartition()
方法也存储分隔符/分隔符。
str先生 每次调用此方法之前都必须加前缀,以将其与Python的默认函数区分开来,否则将抛出错误。
注: 此方法与str.partition()方法不同,它不是在第一次出现时拆分字符串,而是在最后一次出现分隔符/分隔符时拆分字符串。
语法: 系列str.rpartition(pat=”,expand=True)
参数: 拍打: 字符串值、分隔符或分隔符来分隔字符串。默认值为“”(空白) 扩展: 布尔值,如果为True,则返回在不同列中具有不同值的数据帧。否则它将返回一个包含字符串列表的序列。默认是真的。
返回类型: 列表或数据框系列,取决于展开参数
要下载代码中使用的CSV,请单击 在这里
在以下示例中,使用的数据框包含一些NBA球员的数据。任何操作之前的数据帧图像附在下面。 示例#1: 将字符串拆分为列表
在本例中,团队列在最后一次出现“o”时被拆分为列表。在执行任何操作之前,使用删除空行。dropna()方法来避免错误。
Python3
# importing pandas module import pandas as pd # making data frame # removing null values to avoid errors data.dropna(inplace = True ) # splitting and overwriting column data[ "Team" ] = data[ "Team" ]. str .rpartition( "o" , False ) # display data |
输出: 如输出图像所示,字符串“Boston Celtics”在最后一次出现“o”时被分开。返回的列表也有分隔符。
示例2: 将字符串拆分为数据帧
在本例中,名称列在“a”的最后一次出现时(从右侧开始)被拆分为数据帧,方法是保持expand参数为True。在执行任何操作之前,使用删除空行。dropna()方法来避免错误。
Python3
# importing pandas module import pandas as pd # making data frame # removing null values to avoid errors data.dropna(inplace = True ) # splitting and overwriting column df = data[ "Name" ]. str .rpartition( "a" , True ) # display df |
输出: 如输出图像所示,字符串在字符串中最后一次出现“a”时被拆分为数据帧。
注: 如果字符串中没有出现分隔符,则整个字符串存储在数据框的最后一列/列表的最后一个索引中。