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print (df) val 0 HF - Antartica 1 HF - America 2 HF - Asia print (df.val.replace({'HF -':'Hi'}, regex=True)) 0 Hi Antartica 1 Hi America 2 Hi Asia Name: val, dtype: object |
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>df = pd.DataFrame({'Column': ['HF - Antartica', 'HF - America', 'HF - Asia']}) >df.replace('HF', 'Hi Funny', regex=True) Column 0 Hi Funny - Antartica 1 Hi Funny - America 2 Hi Funny - Asia |
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.replace.html
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.replace.html
字符串函数
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# SELECT CONCAT(origin, ' to ', destination) df['origin'].str.cat(df['destination'], sep=' to ') df['origin'].str.strip() # TRIM(origin) df['origin'].str.len() # LENGTH(origin) df['origin'].str.replace('a', 'b') # REPLACE(origin, 'a', 'b') # SELECT SUBSTRING(origin, 1, 1) df['origin'].str[0:1] # 使用 Python 字符串索引 # SELECT SUBSTRING_INDEX(domain, '.', 2) # www.example.com -> www.example df['domain'].str.split('.').str[:2].str.join('.') df['domain'].str.extract(r'^([^.]+\.[^.]+)') s.str.split('')#.split('')切割字符串（'这里写分隔符'） s.str.replace('A','Z')#.replace()将字符串替换成另外的 s1 = pd.Series(['a1','a2','a3','a4'])#创建一个新的序列 s1.str.extract('([abc])(\d)')#提取 s1.str.extract('[ab](\d)')#提取 s2 = pd.Series(['a','B','c','d']) a_z = r'[a-z]'#正则表达式 s2.str.contains(a_z)#.contains()检测列表里面有没有包含指定的内容 |
日期函数
pd.to_datetime 用于将各种日期字符串转换成标准的 datetime64 类型。日期类型的 Series 都会有一个 dt 属性，从中可以获取到有关日期时间的信息，具体请参考文档 Time Series / Date functionality。
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# SELECT STR_TO_DATE(full_date, '%Y%m%d%H%i%s') AS `datetime` df['datetime'] = pd.to_datetime(df['full_date'], format='%Y%m%d%H%M%S') # SELECT DATE_FORMAT(`datetime`, '%Y-%m-%d') df['datetime'].dt.strftime('%Y-%m-%d') df['datetime'].dt.month # MONTH(`datetime`) df['datetime'].dt.hour # HOUR(`datetime`) # SELECT UNIX_TIMESTAMP(`datetime`) df['datetime'].view('int64') // pd.Timedelta(1, unit='s').value # SELECT FROM_UNIXTIME(`timestamp`) pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s') # SELECT `datetime` + INTERVAL 1 DAY df['datetime'] + pd.Timedelta(1, unit='D') |
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