Python | Panda`s Series.str.einden met ()

Michael Zippo

Panda’s endswith() — dit is een andere methode voor het zoeken en filteren van tekstgegevens in een reeks of endswith() -gegevens. Deze methode is vergelijkbaar met de Python-methode

Voorbeeld # 1: Terugkeer van de Bool-serie
In dit voorbeeld wordt de college-kolom gecontroleerd als items een "e" aan het einde van de regel hebben met behulp van str.endswith() . Er wordt een logische reeks geretourneerd die wordt geëvalueerd als waar op de indexpositie waar "e" aan het einde van de regel staat. str.lower () wordt aangeroepen vóór endwith (), aangezien de gegevens dat sowieso zouden kunnen zijn.

  < td class = "code">   # import panda’s module  
  import   panda’s als pd 
 
  # lees CSV-bestand van URL  
  data   =   pd.read_csv (  " https://media.python.engineering/wp-content/uploads /nba.csv "  ) 
 
  # String om op te zoeken het einde van een regel  
  zoeken   =   "e" 
 
  # boolean series geeft als resultaat False in plaats van NaN  
  bool_series   =   data [  "College"  ].   str  . lager ().   str  . endswith (zoeken) 
   
  # weergave logische reeksen  
  bool_series

< b> Uitvoer:
Zoals te zien is in de uitvoerafbeelding, is de bool-reeks True op een indexpositie waar de kolom College eindigt met "e". Dit kan ook worden vergeleken door naar de originele dataframe-afbeelding te kijken.

Voorbeeld # 2 Omgaan met NULL-waarden

Het belangrijkste onderdeel van data-analyse is het verwerken van null-waarden. Zoals je kunt zien in de bovenstaande uitvoerafbeelding, heeft de boolean run NaN waar de waarde in de College-kolom leeg was of NaN. Als deze logische rij wordt doorgegeven aan een dataframe, wordt er een fout gegenereerd. Daarom moeten NaN-waarden worden verwerkt met behulp van de parameter na . Het kan ook worden ingesteld op een tekenreeks, maar aangezien de bool-reeks wordt gebruikt om de juiste waarde door te geven en te retourneren, mag deze alleen worden ingesteld op Bool.
In dit voorbeeld is na False. Daarom, waar de kolom College Null is, zal de Bool-reeks False opslaan in plaats van NaN. De reeks wordt vervolgens teruggestuurd naar het dataframe om alleen de echte waarden weer te geven.

# pandas module import

import panda’s als pd

# lees CSV-bestand van URL

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

# Tekenreeks om aan het einde van de regel te zoeken < /p>

zoeken = "e"

# booleaanse reeks keert terug met Fal se in plaats van NaN

   bool_series   =   data [ " College " ].   str  . Lager ().   str  . eindigt met (zoeken, na   =   False  )  
 
  # toon het gefilterde dataframe  
  data [bool_series]

Uitvoer:
Zoals weergegeven in de uitvoerafbeelding , zijn er regels in het gegevensframe met een "e" aan de eindrijen in de kolom College. NaN-waarden worden niet weergegeven omdat de parameter na is ingesteld op False.

We hopen dat dit artikel u heeft geholpen om het probleem op te lossen. Bekijk naast Python | Panda`s Series.str.einden met () ook andere Python functions-gerelateerde onderwerpen.

Wilt u uitblinken in Python? Bekijk onze recensie van de beste online Python-cursussen 2023. Als je geïnteresseerd bent in Data Science, bekijk dan ook hoe je programmeert in R.

Trouwens, dit materiaal is ook beschikbaar in andere talen:

Xu Schteiner

Milan | 2023-01-30

Python functions is alles een beetje verwarrend 😭 Python | Panda`s Series.str.einden met () is niet het enige probleem dat ik tegenkwam. Zal het gebruiken in mijn bachelorscriptie

Dmitry Krasiko

Moscow | 2023-01-30

Simpel gezegd en duidelijk. Bedankt voor het delen. Python | Panda`s Series.str.einden met () en andere zaken met Python functions was altijd mijn zwakke punt 😁. Ik weet alleen niet zeker of dit de beste methode is

Carlo Lehnman

Berlin | 2023-01-30

Python functions is alles een beetje verwarrend 😭 Python | Panda`s Series.str.einden met () is niet het enige probleem dat ik tegenkwam. Gisteren gecontroleerd, het werkt!