Python Pandas Series.str.slice_replace()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.slice_replace()方法用於替換Pandas係列對象中存在的切片字符串。由於這是一個 Pandas 字符串方法，因此在每次調用此方法之前都必須給.str加上前綴。否則，將產生錯誤。

用法：Series.str.slice_replace(start=None, stop=None, repl=None)

參數：
start:int值，告訴從哪裏開始切片
stop:int值，告訴在哪裏結束切片
repl:字符串值，用此值替換切片的子字符串

返回類型：具有替換值的係列

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。

例：
在此示例中，salary列被切片以獲取小數點後的值和那些值(“ .0”被“ $”符號代替)。由於薪水列是作為float64數據類型導入的，因此首先使用.astype()方法將其轉換為字符串。

# importing pandas module  
import pandas as pd  
    
# 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)  
  
# start stop and step variables 
start, repl = -2, '$'
  
# converting to string data type 
data["Salary"]= data["Salary"].astype(str) 
  
# slicing till 2nd last element 
data["Salary New"]= data["Salary"].str.slice_replace(start = start, repl = repl) 
  
# display 
data.head(10)

輸出：
如輸出圖像中所示，“薪金新”列已替換了值。 “.0”已使用.slice_replace()方法替換為“$”。

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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.slice_replace()。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。