Python | Pandas series.str.get ()

| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
Метод

Pandas str.get() используется для получения элемента в переданной позиции. Этот метод работает со строками, числовыми значениями и даже списками во всей серии. .str каждый раз должен иметь префикс, чтобы отличить его от стандартного метода Python get () .

Синтаксис: Series.str.get(i)

Параметры:
i: Положение извлекаемого элемента, только целые значения.

Тип возвращаемого значения: Серия с элементом/символом в переданной позиции

Чтобы загрузить CSV-файл, используемый в коде, нажмите здесь .

В следующих примерах используемый фрейм данных содержит данные для некоторых игроков НБА. Изображение фрейма данных до выполнения каких-либо операций прикреплено ниже.

Пример № 1 : Получение символа из строкового значения

В этом примере используется метод str.get() для получения одного символа из имени столбец. Нулевые значения ‚Äã‚Äã были удалены с помощью метода https: //media.python.engineering/wp-content/uploads/nba.csv " )


# удаление нулевых столбцов во избежание ошибок

data.dropna (inplace = True )


# преобразовать в строку

data [ "Name" ] = data [ "Name" ]. astype ( str )


# создаем новый столбец с элементом в позиции 0 в данных [" Команда "]

data[ "Новый" ] = данные [ " Имя " <класс кода = "простой">]. str . get ( 0 )


данные
# display

Вывод:
Как показано на выходном изображении, столбец «Новый» указывает первую букву строки в столбце «Имя».

Пример № 2: Получение элементов из серии List

В этом примере столбец «Команда» каждый раз, когда встречается «» (пробелы), разбивается на список с использованием метода str.split() . Затем этот же столбец перезаписывается. Затем используется метод str.get() для получения элементов списка по заданному индексу.


# import pandas module

import pandas as pd


# чтение CSV-файла по URL-адресу

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


# удаление нулевых столбцов во избежание ошибок

data.dropna (на месте = True )


# преобразовать в s tring

данные [ "Команда" ] = данные [ "Команда" ]. astype ( str )


# разделение при появлении пробела

data [ "Team" ] = данные [ "Команда" <класс кода = "обычный"> ]. str . разделить ( "" , 1 )


# отображаем первый элемент из списка

данные [ "Команда" ]. str . get ( 0 )


# отображаем второй элемент из списка

данные [ "Команда" ]. str . получить ( 1 )

Вывод:
Как показано на выходных изображениях, первое изображение содержит элементы в позиции 0 в ряду, а второе изображение содержит элементы в положении 1 в ряду.

Выход 1: data [Team] .str.get (0)

Выход 2: data [Team] .str .get (1)