サーチ…
正規表現
# Extract strings with a specific regex
df= df['col_name'].str.extract[r'[Aa-Zz]']
# Replace strings within a regex
df['col_name'].str.replace('Replace this', 'With this')
正規表現を使用して文字列にマッチする方法については、参照正規表現入門 。
文字列をスライスする
Seriesの文字.str.slice()メソッドを使用してスライスするか、大括弧（ .str[] ）を使用してより簡単にスライスできます。
In [1]: ser = pd.Series(['Lorem ipsum', 'dolor sit amet', 'consectetur adipiscing elit'])
In [2]: ser
Out[2]:
0 Lorem ipsum
1 dolor sit amet
2 consectetur adipiscing elit
dtype: object
各文字列の最初の文字を取得します。
In [3]: ser.str[0]
Out[3]:
0 L
1 d
2 c
dtype: object
各文字列の最初の3文字を取得します。
In [4]: ser.str[:3]
Out[4]:
0 Lor
1 dol
2 con
dtype: object
各文字列の最後の文字を取得する：
In [5]: ser.str[-1]
Out[5]:
0 m
1 t
2 t
dtype: object
各文字列の最後の3文字を取得します。
In [6]: ser.str[-3:]
Out[6]:
0 sum
1 met
2 lit
dtype: object
最初の10文字のすべての文字を取得します。
In [7]: ser.str[:10:2]
Out[7]:
0 Lrmis
1 dlrst
2 cnett
dtype: object
パンダは、スライスとインデックスを扱うときにPythonと同様に動作します。たとえば、インデックスが範囲外にある場合、Pythonはエラーを発生させます：
In [8]:'Lorem ipsum'[12]
# IndexError: string index out of range
ただし、スライスが範囲外にある場合は、空の文字列が返されます。
In [9]: 'Lorem ipsum'[12:15]
Out[9]: ''
インデックスが範囲外の場合、PandasはNaNを返します。
In [10]: ser.str[12]
Out[10]:
0 NaN
1 e
2 a
dtype: object
スライスが範囲外の場合は空の文字列を返します。
In [11]: ser.str[12:15]
Out[11]:
0
1 et
2 adi
dtype: object
文字列の内容のチェック
str.contains()メソッドを使用して、Seriesの各文字列でパターンが発生しているかどうかを調べることができます。 str.startswith()およびstr.endswith()メソッドは、より特殊なバージョンとしても使用できます。
In [1]: animals = pd.Series(['cat', 'dog', 'bear', 'cow', 'bird', 'owl', 'rabbit', 'snake'])
文字列に文字 'a'が含まれているかどうかを確認します。
In [2]: animals.str.contains('a')
Out[2]:
0 True
1 False
2 True
3 False
4 False
5 False
6 True
7 True
8 True
dtype: bool
ブーリアンインデックスとして使用して、文字 'a'を含む動物だけを返すことができます：
In [3]: animals[animals.str.contains('a')]
Out[3]:
0 cat
2 bear
6 rabbit
7 snake
dtype: object
str.startswithとstr.endswithメソッドも同様にstr.endswithますが、入力としてタプルも受け入れます。
In [4]: animals[animals.str.startswith(('b', 'c'))]
# Returns animals starting with 'b' or 'c'
Out[4]:
0 cat
2 bear
3 cow
4 bird
dtype: object
文字列の大文字化
In [1]: ser = pd.Series(['lORem ipSuM', 'Dolor sit amet', 'Consectetur Adipiscing Elit'])
すべてを大文字に変換する：
In [2]: ser.str.upper()
Out[2]:
0 LOREM IPSUM
1 DOLOR SIT AMET
2 CONSECTETUR ADIPISCING ELIT
dtype: object
すべて小文字
In [3]: ser.str.lower()
Out[3]:
0 lorem ipsum
1 dolor sit amet
2 consectetur adipiscing elit
dtype: object
最初の文字を大文字にし、残りを小文字にします。
In [4]: ser.str.capitalize()
Out[4]:
0 Lorem ipsum
1 Dolor sit amet
2 Consectetur adipiscing elit
dtype: object
各文字列をタイトルケースに変換します（各文字列の各単語の最初の文字を大文字にし、残りは小文字にします）。
In [5]: ser.str.title()
Out[5]:
0 Lorem Ipsum
1 Dolor Sit Amet
2 Consectetur Adipiscing Elit
dtype: object
スワップケース（小文字を大文字に変換し、逆も同様）
In [6]: ser.str.swapcase()
Out[6]:
0 LorEM IPsUm
1 dOLOR SIT AMET
2 cONSECTETUR aDIPISCING eLIT
dtype: object
大文字と小文字を変更するこれらのメソッドのほかに、いくつかのメソッドを使用して文字列の大文字をチェックすることができます。
In [7]: ser = pd.Series(['LOREM IPSUM', 'dolor sit amet', 'Consectetur Adipiscing Elit'])
すべてが小文字であるかどうかを確認します。
In [8]: ser.str.islower()
Out[8]:
0 False
1 True
2 False
dtype: bool
それはすべて大文字ですか？
In [9]: ser.str.isupper()
Out[9]:
0 True
1 False
2 False
dtype: bool
それはタイトルの文字列ですか？
In [10]: ser.str.istitle()
Out[10]:
0 False
1 False
2 True
dtype: bool
