Python Pandas series.str.get()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

使用Pandas str.get()方法获取通过位置的元素。此方法适用于整个系列中的字符串，数值甚至列表。每次都必须给.str加上前缀，以使其与Python的默认get()方法区分开。

用法：Series.str.get(i)

参数：
i:要提取的元素的位置，仅整数值。

返回类型：在元素/字符通过位置的序列

要下载代码中使用的CSV，请点击此处。

在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球员的数据。下面是任何操作之前的数据帧图像。

范例1：从字符串值获取字符

在此示例中，使用str.get()方法从“名称”列中获取单个字符。使用dropna()方法已删除了空值，并且使用以下方式将系列转换为字符串类型系列.astype()在应用此方法之前。此方法可用于获取一个字符而不是整个字符串。例如，从男得到M，从女得到F，因为只能有两个输入，所以这样做可以保存数据。

# importing pandas module  
import pandas as pd 
  
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
   
# dropping null value columns to avoid errors 
data.dropna(inplace = True) 
  
# converting to string series 
data["Name"]= data["Name"].astype(str) 
  
# creating new column with element at 0th position in data["Team"] 
data["New"]= data["Name"].str.get(0) 
  
data 
# display

输出：
如输出图像中所示，“新建”列在“名称”列中具有字符串的第一个字母。

范例2：从列表系列中获取元素

在此示例中，使用str.split()方法在每次出现“”(空格)时将“团队”列拆分为一个列表。然后，用它覆盖同一列。之后，使用str.get()方法获取列表中传递索引处的元素。

# importing pandas module  
import pandas as pd 
  
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
   
# dropping null value columns to avoid errors 
data.dropna(inplace = True) 
  
# converting to string series 
data["Team"]= data["Team"].astype(str) 
  
# splitting at occurrence of whitespace 
data["Team"]= data["Team"].str.split(" ", 1) 
  
# displaying first element from list 
data["Team"].str.get(0) 
  
# displaying second element from list 
data["Team"].str.get(1)

输出：
如输出图像中所示，第一个图像是序列中第0个位置的元素，第二个图像是序列中第1个位置的元素。

输出1： data["Team"].str.get(0)

输出2：data["Team"].str.get(1)

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注：本文由纯净天空筛选整理自Kartikaybhutani大神的英文原创作品 Python | Pandas series.str.get()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。