PYTHON#8

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#개요

• 문자열 심화

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📌 데이터 생성

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['블루베리 스무디', '딸기 스무디', '딸기 바나나 스무디'],
                   'B': [10, 20, 30],
                   'C': ['추천/신메뉴', '신메뉴/할인', '사이즈업/추천'],
                   'D': ['ab cd', 'AB CD', 'ab cd']
                   })
df

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📌 replace 데이터프레임

# replace, 전체 문자가 일치해야 변경
df['A'] = df['A'].replace('스무디','에이드')  # 변경이 되지 않음!
df

# replace 데이터프레임
df.replace('블루베리 에이드','청포도 에이드')

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📌 str.replace 일부 문자

# str.replace, 일부 일치하는 문자 변경
# 시리즈 형태의 문자만 변경 가능!
df['A'] = df['A'].str.replace('스무디','에이드')
df

# str.replace, 일부 일치하는 문자 변경
# 시리즈 형태의 문자만 변경 가능!
df.str.replace('블루베리 에이드','청포도 에이드')
# 시리즈 형태가 아니기 때문에 오류 반환

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📌 숫자 변경

# 숫자 변경
df['B'] = df['B'].replace(10,100)
df

# 숫자 변경(str.replace)
# 시리즈에 str 접근자를 사용하면 오류가 반환된다.
df['B'] = df['B'].str.replace(10, 100)
df

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📌 split 어절 나누기

# 어절 나누기
df['A'].str.split()

# 어절 나눈 후 첫 번째 값
df['A'].str.split().str[0]

# 어절 나눈 후 첫 번째 값을 새로운 컬럼으로 대입
df['E'] = df['A'].str.split().str[0]
df

# 어절 나누기(/)
df['C'].str.split('/')

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📌 contains 특정 문자 찾기

# 특정 문자 찾기 (contains)
df['A'].str.contains('딸기')

# 특정 문자 찾은 후 새컬럼에 대입 (contains)
df['is딸기'] = df['A'].str.contains('딸기')
df

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📌 isin 특정 값 찾기

# 데이터
menu = pd.Series(['맛난버거 세트', '매운 치킨버거', '더블 치즈버거'])

# 특정 값이 있는지 확인하기 (isin)
# 여러 값을 동시에 찾을 수 있음!
menu.isin(['맛난버거 세트', '더블 치즈버거'])

# 특정 단어가 있는지 확인하기 (isin)
# 전체 값을 다 적지 않고 일부만 적으면 찾아내지 못한다!
menu.isin(['세트'])

# 특정 단어가 있는지 확인하기 (contains)
# 1개 값만 찾을 수 있음!
menu.str.contains('세트')

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📌 len 문자 길이

# 문자 길이
# str 접근자를 사용해 len 사용 가능!
df['A'].str.len()

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📌 대소문자 구분

# 대소문자 구분
# 파이썬은 기본적으로 대소문자를 구분한다!
'AB cd' == 'ab CD'

# 소문자로 변경
df['D'].str.lower()

# 대문자로 변경
df['D'].str.upper()

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📌 공백 구분

df2 = pd.DataFrame({'A': ['블루베리 스무디', '딸기 스무디', '딸기 바나나 스무디'],
                   'B': [10, 20, 30],
                   'C': ['추천/신메뉴', '신메뉴/할인', '사이즈업/추천'],
                   'D': ['ab cd', 'AB CD', 'ab cd ']  # 3번째 값에 마지막 공백 추가
                   })

# AB CD와 같은가?
# 공백이 있기 때문에 같은 값이 아니라고 반환한다!
df2['D'] = df2['D'].str.upper()
df2['D'] == 'AB CD'

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📌 공백 제거

# 공백 제거
df2['D'] = df2['D'].str.replace(" ","")
df2

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📌 문자열 슬라이싱

# 슬라이싱(str)
df2['D'].str[:2]

# 슬라이싱
# str 접근자를 활용해야 문자열에 접근이 가능하다!
# str 접근자가 없으면 해당 인덱스 행이 출력
df2['D'][:2]

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📌 원하는 문자 슬라이싱

# 데이터
df = pd.DataFrame({'date':['2024년 3월', '2024년 4월', '2025년 5월']})

# 연도
df['date'].str[:4]

# 월
df['date'].str[6:7]

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