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python語(yǔ)言中pandas字符串分割str.split()函數(shù)

更新時(shí)間：2022年08月04日 16:09:50 作者：hanyunkaka

分列在我們?nèi)粘９ぷ髦薪?jīng)常用到,從各種系統(tǒng)中導(dǎo)出的什么訂單號(hào)、名稱、日期很多都是復(fù)合組成的,這些列在匹配、合并時(shí)沒(méi)有辦法使用,我們經(jīng)常需要將她們分開,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python語(yǔ)言中pandas字符串分割str.split()函數(shù)的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

前言

為了介紹python語(yǔ)言中pandas庫(kù)在數(shù)據(jù)分析中的重要作用，本人打算以NBA球星勒布朗詹姆斯在2020-2021賽季常規(guī)賽個(gè)人數(shù)據(jù)為例對(duì)pandas相關(guān)函數(shù)進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。利用爬蟲技術(shù)，在知名籃球網(wǎng)站虎撲爬取了勒布朗詹姆斯的數(shù)據(jù)，稍后會(huì)將數(shù)據(jù)上傳至csdn，以供大家下載。

這篇文章，詳細(xì)介紹了pandas字符串分割函數(shù)---str.split()的用法。

DataFrame.str.split（pa,n,expand）
pat：字符串分隔符，默認(rèn)為空格。
n：用于指定需要分割的次數(shù)，默認(rèn)為-1。其中，None，0和-1都被解釋為返回所有分割的字符串。
expand：將拆分的字符串展開為單獨(dú)的列，默認(rèn)為False。

True：返回DataFrame / MultiIndex；

False：返回包含字符串列表的Series / Index。

1、常規(guī)賽數(shù)據(jù)格式

勒布朗詹姆斯2020-2021賽季常規(guī)賽個(gè)人數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下：

日期	對(duì)手	比分	時(shí)間	投籃	...
05/17	鵜鶘	110-98(勝)	27	11-22	...
05/16	步行者	122-115(勝)	28	11-22	...
...	...	...	...	...	...

2、計(jì)算詹姆斯常規(guī)賽命中率

勒布朗詹姆斯2020-2021賽季常規(guī)賽個(gè)人數(shù)據(jù)中只有每場(chǎng)比賽的命中率，數(shù)據(jù)的第4列為每場(chǎng)比賽的投籃數(shù)和命中數(shù)，格式為"命中數(shù)-投籃數(shù)"。如果想要計(jì)算詹姆斯整個(gè)常規(guī)賽的命中率，則需要算出他常規(guī)賽的投籃數(shù)和命中數(shù)。此時(shí)，需要用到pandas分割字符串函數(shù)str.split()。

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv(“l(fā)bj-2020-2021-regular.csv”,encoding="gbk")
df0 = df['投籃'].str.split("-",expand=True)
df0.columns = ['命中數(shù)','投籃數(shù)']

DataFrame類型的df0即為詹姆斯常規(guī)賽的命中數(shù)和投籃數(shù)，如下所示：

0	命中數(shù)	投籃數(shù)
1	11	22
2	11	22
...	...	...

因?yàn)橐謩e求取命中數(shù)和投籃數(shù)的總和，所以需要將df0的列轉(zhuǎn)化為整型，繼而可得到詹姆斯整個(gè)常規(guī)賽的命中率。

df0['命中數(shù)'] = df0['命中數(shù)'].astype('int')
df0['投籃數(shù)'] = df0['投籃數(shù)'].astype('int')
ShootRate = df0['命中數(shù)'].sum() / df0['投籃數(shù)'].sum()

計(jì)算得到，詹姆斯2020-2021常規(guī)賽投籃命中率為51.34%，還是很不錯(cuò)的水平。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于python語(yǔ)言中pandas字符串分割str.split()函數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas字符串分割str.split()函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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