Spec-Zone.ru › pandas 0.25

pandas.Series.str.cat

Series.str.cat(self, others=None, sep=None, na_rep=None, join=None) [source]

Объединение строк в Series/Index с заданным разделителем.

Если others указан, эта функция объединяет Series/Index и элементы others попарно. Если others не передан, то все значения в Series/Index объединяются в одну строку с заданным sep.

Параметры:
others : Series, Index, DataFrame, np.ndarray or list-like

Series, Index, DataFrame, np.ndarray (одномерные или двумерные) и другие спископодобные объекты строк должны иметь такую же длину, как вызывающий Series/Index, за исключением индексированных объектов (т.е. Series/Index/DataFrame), если join не равно None.

Если others является спископодобным объектом, содержащим комбинацию Series, Index или np.ndarray (1-мерный), то все элементы будут распакованы и должны удовлетворять вышеуказанным критериям индивидуально.

Если others равно None, метод возвращает конкатенацию всех строк в вызывающем Series/Index.

sep : str, default ‘’

Разделитель между различными элементами/столбцами. По умолчанию используется пустая строка ‘’.

na_rep : str or None, default None

Представление, которое вставляется для всех пропущенных значений:

  • Если na_rep равно None, и others равно None, пропущенные значения в Series/Index опускаются из результата.
  • Если na_rep равно None, и others не равно None, строка, содержащая пропущенное значение в любом из столбцов (перед конкатенацией), будет иметь пропущенное значение в результате.
join : {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, default None

Определяет стиль объединения между вызывающим Series/Index и любыми Series/Index/DataFrame в others (объекты без индекса должны соответствовать длине вызывающего Series/Index). Если None, выравнивание отключено, но этот параметр будет удален в будущей версии pandas и заменён на значение по умолчанию ‘left’. Чтобы отключить выравнивание, используйте .values для любого Series/Index/DataFrame в others.

New in version 0.23.0.

Возвращает:
str, Series или Index

Если others равно None, возвращается str, в противном случае возвращается Series/Index (того же типа, что и вызывающий объект) объектов.

См. также

split
Разделение каждой строки в Series/Index.
join
Объединение списков, содержащихся как элементы в Series/Index.

Примеры

При отсутствии others, все значения объединяются в одну строку:

>>> s = pd.Series(['a', 'b', np.nan, 'd'])
>>> s.str.cat(sep=' ')
'a b d'

По умолчанию значения NA в Series игнорируются. Используя na_rep, им можно присвоить представление:

>>> s.str.cat(sep=' ', na_rep='?')
'a b ? d'

Если others указан, соответствующие значения объединяются с разделителем. Результатом будет Series строк.

>>> s.str.cat(['A', 'B', 'C', 'D'], sep=',')
0    a,A
1    b,B
2    NaN
3    d,D
dtype: object

Пропущенные значения останутся пропущенными в результате, но их также можно представить с помощью na_rep

>>> s.str.cat(['A', 'B', 'C', 'D'], sep=',', na_rep='-')
0    a,A
1    b,B
2    -,C
3    d,D
dtype: object

Если sep не указан, значения объединяются без разделителя.

>>> s.str.cat(['A', 'B', 'C', 'D'], na_rep='-')
0    aA
1    bB
2    -C
3    dD
dtype: object

Series с разными индексами могут быть выровнены перед объединением. Параметр join работает так же, как и в других методах.

>>> t = pd.Series(['d', 'a', 'e', 'c'], index=[3, 0, 4, 2])
>>> s.str.cat(t, join='left', na_rep='-')
0    aa
1    b-
2    -c
3    dd
dtype: object
>>>
>>> s.str.cat(t, join='outer', na_rep='-')
0    aa
1    b-
2    -c
3    dd
4    -e
dtype: object
>>>
>>> s.str.cat(t, join='inner', na_rep='-')
0    aa
2    -c
3    dd
dtype: object
>>>
>>> s.str.cat(t, join='right', na_rep='-')
3    dd
0    aa
4    -e
2    -c
dtype: object

Для получения дополнительных примеров обратитесь сюда.

© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.25.0/reference/api/pandas.Series.str.cat.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API