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.rindex()
方法用于搜索并返回系列中每个字符串的特定部分(在开始和结束之间)的子字符串的最高索引(从右至右)。此方法的用法方式类似于str.find()
但在找不到的情况下,而不是返回-1,str.rindex()
给出ValueError。
注意:此方法与str.index()不同。 str.rindex()用于反向搜索。如果子字符串在字符串中仅存在一次,则str.index()和str.rindex()的输出相同。
用法:Series.str.rindex(sub, start=0, end=None)
参数:
sub:要在系列文本值中搜索的字符串或字符
start:要在系列文本值中搜索的字符串或字符
end:要在系列文本值中搜索的字符串或字符
返回类型:找到的子串索引最高的系列。
要下载以下示例中使用的数据集,请单击此处。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:当每个字符串中都存在子字符串时,查找最高索引
在此示例中,“ e”作为子字符串传递。由于“ e”存在于所有5个字符串中,因此会返回其最高索引。使用index和rindex方法,并将输出存储在不同的列中以进行比较。在应用任何操作之前,使用.dropna()方法删除了空行。
# 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)
# extracting 5 rows
short_data = data.head().copy()
# calling str.index() method
short_data["Index Name"]= short_data["Name"].str.index("e")
# calling str.rindex() method
short_data["Reverse Index Name"]= short_data["Name"].str.rindex("e")
# display
short_data
输出:
如输出图像所示,可以比较.index()方法返回的索引最少,而str.rindex()方法返回的索引最高。
范例2:
在此示例中,在前5行中搜索“ a”。由于每个字符串中都不存在“ a”,因此将返回值错误。要处理错误,请尝试使用和除外。
# 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)
# extracting 5 rows
short_data = data.head().copy()
# calling str.rindex() method
try:
short_data["Index Name"]= short_data["Name"].str.rindex("a")
except Exception as err:
print(err)
# display
short_data
输出:
如输出图像所示,输出数据帧没有索引名称列,并且打印了错误“substring not found”。这是因为str.rindex()在未找到时返回ValueError,因此它必须转到case并打印错误。
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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.rindex()。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。