Python Pandas Series.str.len()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。

Pandas str.len()方法用于确定Pandas系列中每个字符串的长度。此方法仅适用于一系列字符串。由于这是一个字符串方法，因此必须在每次调用.str之前添加前缀。否则会产生错误。

用法：Series.str.len()

返回类型：系列整数值。根据调用者系列的不同，也可能会出现NULL值。

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：计算字符串系列的长度(dtype = str)

在此示例中，使用str.len()方法计算“名称”列的字符串长度。系列的dtype已经是字符串。因此，不需要数据类型转换。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  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
   
# 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：
如输出图像中所示，返回名称列中每个字符串的长度。

注意：

此方法不计算整数或浮点数系列的长度。由于不是字符串系列，因此会出现错误。需要先转换系列(在下一个示例中显示)

没有用于处理空值的参数。 null值也将在输出字符串中返回null。

范例2：
在此示例中，使用str.len()方法计算薪水长度列。由于该系列是作为float64 dtype导入的，因此首先使用.astype()方法将其转换为字符串。

# 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 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，只能通过将int或float系列的长度转换为字符串dtype来计算长度。

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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.len()。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。