pandas.Series.str.wrap
-
Series.str.wrap(self, width, **kwargs)[source] -
Обёртывание длинных строк в Series/Index для форматирования в абзацы заданной ширины.
Этот метод имеет те же параметры и значения по умолчанию, что и
textwrap.TextWrapper.Параметры: -
width : int -
Максимальная ширина строки.
-
expand_tabs : bool, optional -
Если True, символы табуляции будут заменены пробелами (по умолчанию: True).
-
replace_whitespace : bool, optional -
Если True, каждый символ пробела (как определено в string.whitespace) после расширения табуляции будет заменён одним пробелом (по умолчанию: True).
-
drop_whitespace : bool, optional -
Если True, пробелы, которые после обёртывания окажутся в начале или конце строки, будут удалены (по умолчанию: True).
-
break_long_words : bool, optional -
Если True, слова, длиннее ширины, будут разделены, чтобы обеспечить, что ни одна строка не будет длиннее ширины. Если ложно, длинные слова не будут разбиваться, и некоторые строки могут быть длиннее ширины (по умолчанию: True).
-
break_on_hyphens : bool, optional -
Если True, обёртывание будет предпочтительно происходить на пробелах и сразу после тире в сложных словах, как это принято в английском языке. Если ложно, только пробелы будут рассматриваться как потенциально хорошие места для разбиения строк, но вам нужно установить break_long_words в ложь, если вы хотите действительно неразрывные слова (по умолчанию: True).
Возвращаемое значение: - Series или Index
Примечания
Внутренне этот метод использует экземпляр
textwrap.TextWrapperс настройками по умолчанию. Чтобы добиться поведения, соответствующего функции str_wrap библиотеки stringr в R, используйте аргументы:- expand_tabs = False
- replace_whitespace = True
- drop_whitespace = True
- break_long_words = False
- break_on_hyphens = False
Примеры
>>> s = pd.Series(['line to be wrapped', 'another line to be wrapped']) >>> s.str.wrap(12) 0 line to be\nwrapped 1 another line\nto be\nwrapped dtype: object
-
© 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.wrap.html