Python Pandas Series.str.wrap()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。

处理长文本数据(段落或消息)时，Pandas str.wrap()是一种重要的方法。当它超过传递的宽度时，用于将长文本数据分发到新行中或处理制表符空间。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。

用法：Series.str.wrap(width, **kwargs)

要下载代码中使用的数据集，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。

例：
在此示例中，“团队”列的行宽为5个字符。因此，\ n将被放置在每5个字符之后。打印来自新团队列和旧团队列的随机元素以查看工作情况。在应用任何操作之前，请使用.dropna()方法删除空元素。

# 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) 
  
# display 
data["New Team"]= data["Team"].str.wrap(5) 
  
# data frame display 
data 
  
# printing same index separately 
print(data["Team"][120]) 
print("------------") 
print(data["New Team"][120])

输出：
如输出图像所示，“新建”列每5个字符后就有“ \ n”。在打印相同的旧团​​队和新团队列索引之后，可以看出，在print语句中未添加新行字符的情况下，python会自动读取字符串中的“ \ n”并将其放在新行中。

带有新团队列的 DataFrame -

输出：

Los Angeles Lakers
------------
Los A
ngele
s Lak
ers