[빅데이터분석기사/실기] 제1유형. 판다스 실습 - 문자열

제1유형에서 문자열을 다루는 다양한 방법들을 담고 있으며,

문자열 변경, 나누기, 찾기, 길이 구하기, 대/소문자 변경, 공백제거, 추출에 대해 알아 봅시다!ㅎ

 

 

 

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문1. 일부 문자 값 변경, replace( ) 함수

# 일부 문자 변경 (시리즈 사용O, 데이터프레임 사용X / 숫자 변경 불가)

df['A'] = df['A'].str.replace('스무디', '에이드')

 

 

문2. 문자 나누기, split( ) 함수

print( df['A'].str.split() ) # 띄어쓰기 기준으로 단어 나누기

print( df['A'].str.split().str[0] ) # 첫번째 값만 추출

print( df['C'].str.split('/') ) # 특수문자 기준으로 단어 나누기

 

0       [블루베리, 에이드]
1         [딸기, 에이드]
2    [딸기, 바나나, 에이드]
Name: A, dtype: object
0    블루베리
1      딸기
2      딸기
Name: A, dtype: object
0     [추천, 신메뉴]
1     [신메뉴, 할인]
2    [사이즈업, 추천]
Name: C, dtype: object

 

 

문3. 특정 문자 찾기, contains( ) / isin( ) 함수

print( df['A'].str.contains('딸기') ) # 일부 단어 찾기 가능

print( df.isin(['블루베리 에이드', '딸기 에이드']) ) # 일부 단어 찾기 불가능

 

0    False
1     True
2     True
Name: A, dtype: bool
       A      B      C      D
0   True  False  False  False
1   True  False  False  False
2  False  False  False  False

 

 

문4. 문자 길이, len( ) 함수

df['A'].str.len() # 문자 길이

	A
0	8
1	6
2	10

 

 

문5. 대/소문자 변경, upper( ) / lower( ) 함수

print( df['D'].str.upper() ) # 대문자로 변경

print( df['D'].str.lower() ) # 소문자로 변경

 

 

문6. 공백 제거, replace( ) 함수

df['D'] = df['D'].str.replace(" ","") # 공백 제거

 

 

문7. 추출, 슬라이싱

dfnew = pd.DataFrame({'date':['2024년 3월', '2024년 4월', '2024년 5월']})

print( dfnew['date'].str[:4] )  # 연도

print( dfnew['date'].str[6:7] )  # 월

print( dfnew['date'][:2] )  # 두 개 데이터 추출

 

0    2024
1    2024
2    2024
Name: date, dtype: object
0    3
1    4
2    5
Name: date, dtype: object
0    2024년 3월
1    2024년 4월
Name: date, dtype: object

 

 

 

 

 

 

[빅데이터분석기사/실기] 제1유형. 판다스 실습 - 날짜 변환