数据科学第 3 章 11 字符串处理

hlcfan 发布于2019-07-31 11:19 / 1780人阅读

摘要：本节是通过函数，查看值包含了哪些字符串，有点像搜索关键词主要的函数是长度包含字符书中用到的是通过查找关键词，查看包含这些原料的菜谱有哪些。

本节是通过函数，查看值包含了哪些字符串，有点像搜索关键词
主要的函数是：
str.*()
str.len() 长度
str.contains() 包含**字符

书中用到的是通过查找关键词，查看包含这些原料的菜谱有哪些。结合现在的，我觉得可以在处理推广数据时，通过设置好的参数来分析url中的用户来源。

查看了word列的字符串长度，平均搜索词的长度为8.8，75%是搜索词在10个以内，最长的有95个字符

df.word.str.len().describe()

Out：
count    2324.000000
mean        8.767642
std         4.695302
min         0.000000
25%         6.000000
50%         8.000000
75%        10.000000
max        95.000000
Name: word, dtype: float64

查看字符大于50个的数据，执行代码后只有2条数据。

df[df.word.str.len() > 50]

# 如果想查看字符串长度大于30的数据有多少条，可以用
df[df.word.str.len() > 30].count()

Out:
date       15
id         15
word       15
rank1      15
number1    15
url        15
dtype: int64

-- 查找是否包含某些字符

str.contains

#word列包含‘家’字的数据是什么
df[df.word.str.contains("家")]

还可以用input()的方法，来查找输入的字符是否在word列中

keyw = input()
df[df.url.str.contains(keyw)

就这样，下节学习时间格式的处理，然后第3章就结束了，拜拜。

私有云混合云明解c语言第9章第3篇第3方支付接口 php第一个字符

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