파이썬 | 팬더 시리즈.str.endswith()

Michael Zippo

팬더 endswith() — 이것은 시리즈 또는 endswith() 데이터에서 텍스트 데이터를 찾고 필터링하는 또 다른 방법입니다. 이 메소드는 Python 메소드

예제 # 1: Bool 시리즈의 반환
이 예에서 str.endswith() 를 사용하여 항목의 줄 끝에 "e"가 있는지 대학 열을 확인합니다. 줄 끝에 "e"가 나타나는 인덱스 위치에서 true로 평가되는 논리 계열이 반환됩니다. str.lower() 는 endwith()보다 먼저 호출됩니다. 데이터는 어쨌든 가능하기 때문입니다.

<코드>

<표 테두리 = "0" 셀 패딩 = "0" 셀 간격 = "0"> < td class = "code">

# pandas 모듈 가져오기

가져오기 pandas as pd

# URL에서 CSV 파일 읽기

데이터 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> pd.read_csv ( <코드 클래스 = "문자열"> " https://media.python.engineering/wp-content/uploads /nba.csv " )

# 검색할 문자열 줄 끝

검색 = "e"

# 부울 계열 NaN 대신 False로 반환

bool_series = 데이터 [ "대학" ]. <코드 클래스 = "함수"> str <코드 클래스 = "일반">. 낮추다 () . <코드 클래스 = "함수"> str <코드 클래스 = "일반">. endwith (검색)

# 논리 계열 표시
<코드 클래스 = "일반"> 부울 시리즈

< b> 출력:
출력 이미지와 같이 College 열이 "e"로 끝나는 인덱스 위치에서 bool 계열은 True입니다. 이것은 또한 원본 데이터 프레임 이미지를 보고 비교할 수 있습니다.

예제 # 2 NULL 값 처리

데이터 분석에서 가장 중요한 부분은 null 값을 처리하는 것입니다. 위의 출력 이미지에서 볼 수 있듯이 부울 실행에는 College 열의 값이 비어 있는 NaN 또는 NaN이 있습니다. 이 논리적 행이 데이터 프레임에 전달되면 오류가 발생합니다. 따라서 NaN 값은 na 매개변수를 사용하여 처리해야 합니다. 문자열로도 설정할 수 있지만 bool 계열을 사용하여 적절한 값을 전달하고 반환하므로 Bool로만 설정해야 합니다.
이 예에서 na 는 False입니다. 따라서 College 열이 Null인 경우 Bool 시리즈는 NaN 대신 False를 저장합니다. 그런 다음 시리즈는 데이터 프레임으로 다시 전달되어 참 값만 표시합니다.

<표 테두리 = "0" cellpadding = "0 "cellspacing = 0 ">

# pandas 모듈 가져오기

가져오기 pd로 pandas

# URL에서 CSV 파일 읽기

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

# 줄 끝에서 검색할 문자열 < /p>

<코드 클래스 = "일반"> 검색 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "문자열"> "e"

# 부울 계열은 Fal과 함께 반환됩니다. NaN 대신 se

bool_series = 데이터 [ " 대학 " ]. <코드 클래스 ="기능 "> str <코드 클래스 ="일반 ">. 낮추다 (). <코드 클래스 = "함수"> str <코드 클래스 = "일반">. endwith (검색, na = False )

# 필터링된 데이터 프레임 표시
데이터 [bool_series]

출력:
출력 이미지와 같이 , 데이터 프레임에 College 열의 끝 행에 "e"가 있는 줄이 있습니다. na 매개변수가 False로 설정되어 있기 때문에 NaN 값이 표시되지 않습니다.