Pandas（七）——文本数据（Textual Data）

• 文本数据
  指不能参与算术运算的任何字符，也称为字符型数据。如英文字母、汉字、不作为数值使用的数字(以单引号开头)和其他可输入的字符。
• 文本数据的特点
  • 半结构化
    文本数据既不是完全无结构的也不是完全结构化的。例如文本可能包含结构字段，如标题、作者、出版日期、长度、分类等，也可能包含大量的非结构化的数据，如摘要和内容。
  • 高维
    文本向量的维数一般都可以高达上万维，一般的数据挖掘、数据检索的方法由于计算量过大或代价高昂而不具有可行性。
  • 高数据量
    一般的文本库中都会存在最少数千个文本样本，对这些文本进行预处理、编码、挖掘等处理的工作量是非常庞大的，因而手工方法一般是不可行的。
  • 语义性
    文本数据中存在着一词多义、多词一义，在时间和空间上的上下文相关等情况。

为了迎合Pandas的发展模式，我们全部用string来操作字符串。

string与object的区别：

1. 字符存取方法（string accessor methods）：
   string会返回相应数据的Nullable类型；
   object会随缺失值的存在而改变返回类型。
2. 某些Series方法不能在string上使用。例如： Series.str.decode()。
   因为存储的是字符串而不是字节
3. string类型在缺失值存储或运算时，类型会广播为pd.NA，而不是浮点型np.nan

既然我们选择了string来操作字符串，那么我们遇到非string类型数据时，必须要先把数据转换为string类型。
string类型的转换分两步走：先转为str型object，再转为string类型

#以整型数据转换为string型举例，其它类型数据(如float型、bool型)的转换类似 pd.Series([1,2]).astype('str').astype('string') 

string基本语法包括拆分与拼接、替换、子串匹配与提取、过滤、isnumeric方法。

拆分与拼接

替换

子串匹配与提取

常用字符串方法