pandas stringmethods 方法在 Pandas 中，StringMethods 提供了一组用于在字符串数据上执行矢量化字符串操作的方法。这些方法使得对 Pandas 中的字符串列进行操作变得更加方便和高效。以下是一些常用的 StringMethods 方法：
1. str.len() - 计算字符串长度：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"]}) df["Name_Length"] = df["Name"].str.len()
print(df)
2. str.lower() 和 str.upper() - 转换大小写：
python
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df["Name_Lower"] = df["Name"].str.lower()字符串长度 python
df["Name_Upper"] = df["Name"].str.upper()
print(df)
3. ains() - 判断是否包含某子串：
python
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df["Contains_A"] = df["Name"].ains("a")
print(df)
4. place() - 替换字符串：
python
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df["Name_Replace"] = df["Name"].place("a", "X") print(df)
5. str.split() - 拆分字符串：
python
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df["Name_Split"] = df["Name"].str.split("a")
print(df)
6. act() - 提取匹配的子串：
python
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df["First_Char"] = df["Name"].act(r"(\w)") print(df)
7. str.join() - 连接字符串：
python
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df["Name_Joined"] = df["Name"].str.join("-")
print(df)
8. str.strip() - 移除首尾空白字符：
python
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df["Name_Stripped"] = df["Name"].str.strip()
print(df)
这只是 StringMethods 提供的一小部分方法，还有许多其他方法可以用于处理字符串数据。通过使用这些方法，你可以更轻松地进行字符串处理，而无需循环遍历每个元素。详细的文档可以在 Pandas 上到。

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