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。
null
熊猫 str.len()
方法用于确定系列中每个字符串的长度。此方法仅适用于一系列字符串。 因为这是一个字符串方法, str先生 每次调用此方法之前都必须加前缀。否则会出现错误。
语法: 系列str.len()
返回类型: 整数值系列。根据调用方序列,也可能存在空值。
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: 计算字符串序列的长度(dtype=str)
在本例中,Name列的字符串长度是使用str.len()方法计算的。该系列的数据类型已经是字符串。因此不需要进行数据类型转换。在执行任何操作之前,将删除空行以避免错误。
# importing pandas module import pandas as pd # reading csv file from url # dropping null value columns to avoid errors data.dropna(inplace = True ) # creating new column for len # passing values through str.len() data[ "Name Length" ] = data[ "Name" ]. str . len () # display data |
输出: 如输出图像所示,返回name列中每个字符串的长度。 注:
- 此方法不计算整数或浮点序列的长度。它将给出一个错误,因为它不是字符串序列。需要首先转换序列(如下一个示例所示)
- 没有处理空值的参数。null值也会在输出字符串中返回null。
示例2: 在本例中,salary列的长度是使用str.len()方法计算的。由于该系列是作为float64数据类型导入的,因此首先使用将其转换为字符串。astype()方法。
# importing pandas module import pandas as pd # reading csv file from url # dropping null value columns to avoid errors data.dropna(inplace = True ) # converting to string dtype data[ "Salary" ] = data[ "Salary" ].astype( str ) # passing values data[ "Salary Length" ] = data[ "Salary" ]. str . len () # converting back to float dtype data[ "Salary" ] = data[ "Salary" ].astype( float ) # display data |
输出: 如输出所示,int或float系列的长度只能通过将其转换为string dtype来计算。
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THE END