Python Pandas Series.str.len()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。

Pandas str.len()方法用於確定Pandas係列中每個字符串的長度。此方法僅適用於一係列字符串。由於這是一個字符串方法，因此必須在每次調用.str之前添加前綴。否則會產生錯誤。

用法：Series.str.len()

返回類型：係列整數值。根據調用者係列的不同，也可能會出現NULL值。

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：計算字符串係列的長度(dtype = str)

在此示例中，使用str.len()方法計算“名稱”列的字符串長度。係列的dtype已經是字符串。因此，不需要數據類型轉換。在執行任何操作之前，將刪除空行以避免錯誤。

# 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) 
  
# creating new column for len 
# passing values through str.len() 
data["Name Length"]= data["Name"].str.len() 
  
# display 
data

輸出：
如輸出圖像中所示，返回名稱列中每個字符串的長度。

注意：

此方法不計算整數或浮點數係列的長度。由於不是字符串係列，因此會出現錯誤。需要先轉換係列(在下一個示例中顯示)

沒有用於處理空值的參數。 null值也將在輸出字符串中返回null。

範例2：
在此示例中，使用str.len()方法計算薪水長度列。由於該係列是作為float64 dtype導入的，因此首先使用.astype()方法將其轉換為字符串。

# 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 dtype 
data["Salary"]= data["Salary"].astype(str) 
  
# passing values 
data["Salary Length"]= data["Salary"].str.len() 
  
# converting back to float dtype 
data["Salary"]= data["Salary"].astype(float) 
  
# display 
data

輸出：
如輸出所示，隻能通過將int或float係列的長度轉換為字符串dtype來計算長度。

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.len()。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。