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Python pandas.Series.str.partition用法及代碼示例

用法:

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

在第一次出現 sep 時拆分字符串。

此方法在第一次出現 sep 時拆分字符串，並返回 3 個元素，其中包含分隔符之前的部分、分隔符本身和分隔符之後的部分。如果未找到分隔符，則返回包含字符串本身的 3 個元素，後跟兩個空字符串。

參數：

sep：str，默認空格

要拆分的字符串。

expand：布爾值，默認為真

如果為 True，則返回 DataFrame/MultiIndex 擴展維度。如果為 False，則返回係列/索引。

返回：

對象的 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

要按最後一個空間而不是第一個空間進行分區：

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

用不同於空間的東西進行分區：

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

要返回包含元組而不是 DataFrame 的 Series：

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

也可用於索引：

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

這將創建一個 MultiIndex：

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

或帶有 expand=False 元組的索引：

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

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注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Series.str.partition。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。