Python Pandas series.str.get()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

使用Pandas str.get()方法獲取通過位置的元素。此方法適用於整個係列中的字符串，數值甚至列表。每次都必須給.str加上前綴，以使其與Python的默認get()方法區分開。

用法：Series.str.get(i)

參數：
i:要提取的元素的位置，僅整數值。

返回類型：在元素/字符通過位置的序列

要下載代碼中使用的CSV，請點擊此處。

在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球員的數據。下麵是任何操作之前的數據幀圖像。

範例1：從字符串值獲取字符

在此示例中，使用str.get()方法從“名稱”列中獲取單個字符。使用dropna()方法已刪除了空值，並且使用以下方式將係列轉換為字符串類型係列.astype()在應用此方法之前。此方法可用於獲取一個字符而不是整個字符串。例如，從男得到M，從女得到F，因為隻能有兩個輸入，所以這樣做可以保存數據。

# 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 series 
data["Name"]= data["Name"].astype(str) 
  
# creating new column with element at 0th position in data["Team"] 
data["New"]= data["Name"].str.get(0) 
  
data 
# display

輸出：
如輸出圖像中所示，“新建”列在“名稱”列中具有字符串的第一個字母。

範例2：從列表係列中獲取元素

在此示例中，使用str.split()方法在每次出現“”(空格)時將“團隊”列拆分為一個列表。然後，用它覆蓋同一列。之後，使用str.get()方法獲取列表中傳遞索引處的元素。

# 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) 
  
# converting to string series 
data["Team"]= data["Team"].astype(str) 
  
# splitting at occurrence of whitespace 
data["Team"]= data["Team"].str.split(" ", 1) 
  
# displaying first element from list 
data["Team"].str.get(0) 
  
# displaying second element from list 
data["Team"].str.get(1)

輸出：
如輸出圖像中所示，第一個圖像是序列中第0個位置的元素，第二個圖像是序列中第1個位置的元素。

輸出1： data["Team"].str.get(0)

輸出2：data["Team"].str.get(1)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Kartikaybhutani大神的英文原創作品 Python | Pandas series.str.get()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。