Pandas玩转文本处理！

主要观点总结

本文介绍了Pandas库在文本数据处理中的向量化操作，包括向量化操作的概述、向量化的字符串处理方法、向量化的正则表达式以及其他的向量化方法。这些操作大大提高了处理字符串数据的效率，并且能够正确处理缺失值。文中还提供了具体的例子和代码，展示了Pandas在处理文本数据时的强大能力。

关键观点总结

关键观点1: Pandas的向量化操作

Pandas提供了向量化操作，能同时处理多个字符串，而不需要循环，提高了数据处理效率。

关键观点2: 向量化的字符串处理方法

Pandas的字符串方法包括大部分Python的内置字符串方法，支持正则表达式，可以处理缺失值。

关键观点3: 向量化的正则表达式

Pandas的字符串方法集成了Python标准库的re模块，实现了正则表达式。

关键观点4: 其他向量化方法

Pandas的str属性还提供了其他的一些方法，如wrap()、pad()、slice()、get()、slice_replace()、get_dummies()、repeat()和cat()等，这些方法在特征提取或数据清洗时非常高效。

文章预览

数据处理，也是风控非常重要的一个环节，甚至说是模型成败的关键环节。因此，娴熟简洁的数据处理技巧，是提高建模效率和建模质量的必要能力。   向量化操作的概述 对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。Python内置一系列强大的字符串处理方法，但这些方法只能处理单个字符串，处理一个序列的字符串时，需要用到for循环。 那么，有没有办法，不用循环就能同时处理多个字符串呢，Pandas的向量化操作（vectorized string operation）就提供了这样的方法。Pandas为可能存在字符串的Series和Index对象提供了str属性，不仅能够进行向量化操作，还能够处理缺失值。 向量化的操作使我们不必担心数组的长度和维度，只需要关系操作功能，尤为强大的是，除了支持常用的字符串操作方法 ………………………………