Python | Pandas serie.str.get ()

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El método

Pandas str.get () se usa para obtener el elemento en la posición pasada. Este método funciona con cadenas, valores numéricos e incluso listas a lo largo de la serie. .str debe tener el prefijo cada vez para distinguirlo del método estándar de Python get () .

Sintaxis: Series.str.get(i)

Parámetros:
i: Posición del elemento a extraer, valores enteros ‚Äã‚Äãsolo.

Tipo de retorno: Serie con elemento/carácter en la posición pasada

Para descargar el CSV utilizado en el código, haga clic en aquí .

En los siguientes ejemplos, el marco de datos utilizado contiene datos de algunos jugadores de la NBA. A continuación se adjunta una imagen del marco de datos antes de cualquier operación.

Ejemplo # 1 : Obtener un carácter de un valor de cadena

Este ejemplo usa el método str.get () para obtener un carácter del Nombre columna. Los valores nulos ‚Äã‚Äã se han eliminado mediante el método pandas como pd


# leer el archivo CSV de la URL < /código>

datos = pd.read_csv ( " https: //media.python.engineering/wp-content/uploads/nba.csv " )


# eliminando columnas nulas para evitar errores

data.dropna (inplace = Verdadero )


# convertir a cadena

datos [ "Nombre" ] = datos [ "Nombre" ]. astype ( str )


# crear una nueva columna con el elemento en la posición 0 en los datos [& quot; Equipo & quot;]

data [ "New" ] = datos [ " Name " ]. str . get ( 0 )


datos
# mostrar

Salida:
Como se muestra en la imagen de salida, la columna Nuevo especifica la primera letra de la fila en la columna Nombre.

Ejemplo n.º 2: Obtención de elementos de una serie de listas

Este ejemplo divide la columna "Comando" cada vez que aparece "" (espacios) en una lista usando el método str.split() . Luego se sobrescribe la misma columna. El método str.get () se utiliza para obtener los elementos de la lista en el índice dado.


# importar módulo pandas

importar pandas como pd


# leer el archivo CSV de la URL

datos = pd.read_csv ( " https://media.python.engineering/wp-content/uploads/nba.csv " )


# eliminando columnas nulas para evitar errores

data.dropna (inplace = True )


# convertir a s tring

datos [ "Equipo" ] = datos [ "Equipo" ]. astype ( str )


# dividir cuando aparece un espacio

data [ "Team" ] = datos [ "Equipo" ]. str . dividir ( "" , 1 )


# mostrar el primer elemento de la lista

datos [ "Equipo" ]. str . get ( 0 )


# mostrar el segundo elemento de la lista

datos [ "Equipo" ]. str . obtener ( 1 )

Salida:
Como se muestra en las imágenes de salida, la primera imagen tiene elementos en la posición 0 de la serie y la segunda imagen tiene elementos en la posición 1 de la serie.

Salida 1: datos [Equipo] .str.get (0)

Salida 2: datos [Equipo] .str .get (1)