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Python pandas.Series.str.rpartition用法及代码示例


用法:

Series.str.rpartition(sep=' ', expand=True)

在最后一次出现 sep 时拆分字符串。

此方法在 sep 的最后一次出现处拆分字符串，并返回 3 个元素，其中包含分隔符之前的部分、分隔符本身和分隔符之后的部分。如果未找到分隔符，则返回包含两个空字符串的 3 个元素，然后是字符串本身。

参数：

sep：str，默认空格

要拆分的字符串。

expand：布尔值，默认为真

如果为 True，则返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。如果为 False，则返回系列/索引。

返回：

对象的 DataFrame/MultiIndex 或 Series/Index

例子：

>>> s = pd.Series(['Linda van der Berg', 'George Pitt-Rivers'])
>>> s
0    Linda van der Berg
1    George Pitt-Rivers
dtype:object
>>> s.str.partition()
        0  1             2
0   Linda     van der Berg
1  George      Pitt-Rivers

要按最后一个空间而不是第一个空间进行分区：

>>> s.str.rpartition()
               0  1            2
0  Linda van der            Berg
1         George     Pitt-Rivers

用不同于空间的东西进行分区：

>>> s.str.partition('-')
                    0  1       2
0  Linda van der Berg
1         George Pitt  -  Rivers

要返回包含元组而不是 DataFrame 的 Series：

>>> s.str.partition('-', expand=False)
0    (Linda van der Berg, , )
1    (George Pitt, -, Rivers)
dtype:object

也可用于索引：

>>> idx = pd.Index(['X 123', 'Y 999'])
>>> idx
Index(['X 123', 'Y 999'], dtype='object')

这将创建一个 MultiIndex：

>>> idx.str.partition()
MultiIndex([('X', ' ', '123'),
            ('Y', ' ', '999')],
           )

或带有 expand=False 元组的索引：

>>> idx.str.partition(expand=False)
Index([('X', ' ', '123'), ('Y', ' ', '999')], dtype='object')

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.str.rpartition。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。