Python Pandas Series.str.rpartition()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.rpartition()以类似的方式工作str.partition()和str.split()。而不是在每次出现时从左侧拆分字符串，.rpartition() 仅将字符串分割一次，并且反向分割(从右侧)。不像 .split()方法，rpartition()方法也存储分隔符/分隔符。

每次都必须在.str前面加上前缀，才能调用此方法以区别于Python的默认函数，否则，它将引发错误。

注意：此方法不同于str.partition()方法，而不是在第一次出现时进行拆分，而是在最后一次出现的分隔符/分隔符处拆分了字符串。

用法：Series.str.rpartition(pat=’ ‘, expand=True)

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：将字符串拆分为列表

在此示例中，“团队”列被划分为最后一次出现“ o”的列表。在执行任何操作之前，请使用.dropna()方法删除空行，以避免出现错误。

# importing pandas module  
import pandas as pd  
    
# making data frame  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")  
    
# removing null values to avoid errors  
data.dropna(inplace = True)  
  
# splitting and overwriting column 
data["Team"]= data["Team"].str.rpartition("o", False) 
  
# display 
data

输出：
如输出图像所示，字符串“ Boston Celtics”在最后一次出现“ o”时被分隔开了。返回的列表也有分隔符。

范例2：将字符串拆分为数据帧

在此示例中，通过保持扩展参数True，将“ a”的最后一次出现(从右到右)的“名称”列拆分为 DataFrame 。在执行任何操作之前，请使用.dropna()方法删除空行，以避免出现错误。

# importing pandas module  
import pandas as pd  
    
# making data frame  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")  
    
# removing null values to avoid errors  
data.dropna(inplace = True)  
  
# splitting and overwriting column 
df = data["Name"].str.rpartition("a", True) 
  
# display 
df

输出：
如输出图像所示，在字符串中最后一次出现“ a”时，该字符串被拆分为数据帧。

注意：如果字符串中没有出现分隔符，则整个字符串将存储在数据帧的最后一列/列表的最后一个索引中。