pandas.Series.str.wrap
- Series.str.wrap(width, **kwargs)[source]
-
Оборачивает строки в Series/Index на заданной ширине строки.
Этот метод имеет те же параметры ключевых слов и значения по умолчанию, что и
textwrap.TextWrapper.- Параметры
-
- width:int
-
Максимальная ширина строки.
- expand_tabs:bool, optional
-
Если True, символы табуляции будут расширены до пробелов (по умолчанию: True).
- replace_whitespace:bool, optional
-
Если True, каждый символ пробела (как определено в string.whitespace), оставшийся после расширения табуляции, будет заменен одним пробелом (по умолчанию: True).
- drop_whitespace:bool, optional
-
Если True, пробелы, которые после обрезки окажутся в начале или конце строки, будут удалены (по умолчанию: True).
- break_long_words:bool, optional
-
Если True, слова, длиннее width, будут разбиты, чтобы гарантировать, что ни одна строка не будет длиннее width. Если ложь, длинные слова не будут разбиваться, и некоторые строки могут быть длиннее width (по умолчанию: True).
- break_on_hyphens:bool, optional
-
Если True, обрезка будет происходить предпочтительно на пробелах и сразу после дефисов в составных словах, как это принято в английском языке. Если ложь, то только пробелы будут рассматриваться как потенциальные места для разрыва строк, но вам нужно установить break_long_words в false, если вы хотите действительно неразрывные слова (по умолчанию: True).
- Возвращает
-
- Series или Index
Примечания
Внутренне этот метод использует экземпляр
textwrap.TextWrapperс настройками по умолчанию. Чтобы добиться поведения, соответствующего функции str_wrap библиотеки stringr 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
© 2008–2022, 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/1.5.0/reference/api/pandas.Series.str.wrap.html