dask.dataframe.Series.str.rpartition
dask.dataframe.Series.str.rpartition¶
- dataframe.Series.str.rpartition(sep: str = ' ', expand: bool = True)¶
在 sep 的最后一次出现处拆分字符串。
此文档字符串是从 pandas.core.strings.accessor.StringMethods.rpartition 复制的。
Dask 版本可能存在一些不一致性。
此方法在 sep 的最后一次出现处拆分字符串，并返回包含分隔符之前部分、分隔符本身和分隔符之后部分的三个元素。如果找不到分隔符，则返回三个元素，其中包含两个空字符串，后跟字符串本身。
- 参数
- sepstr, 默认 空白
要分割的字符串。
- 展开bool, 默认 True
如果为 True，返回扩展维度的 DataFrame/MultiIndex。如果为 False，返回 Series/Index。
- 返回
- DataFrame/MultiIndex 或 Series/Index 的对象
参见
partition在 sep 的第一次出现处拆分字符串。
Series.str.split根据给定的分隔符分割字符串。
str.partition标准库版本。
示例
>>> s = pd.Series(['Linda van der Berg', 'George Pitt-Rivers']) >>> s 0 Linda van der Berg 1 George Pitt-Rivers dtype: object
>>> s.str.partition() 0 1 2 0 Linda van der Berg 1 George Pitt-Rivers
要按最后一个空格而不是第一个空格进行分区：
>>> s.str.rpartition() 0 1 2 0 Linda van der Berg 1 George Pitt-Rivers
要按不同于空格的方式进行分区：
>>> s.str.partition('-') 0 1 2 0 Linda van der Berg 1 George Pitt - Rivers
要返回包含元组的 Series 而不是 DataFrame：
>>> s.str.partition('-', expand=False) 0 (Linda van der Berg, , ) 1 (George Pitt, -, Rivers) dtype: object
也可在索引中使用：
>>> idx = pd.Index(['X 123', 'Y 999']) >>> idx Index(['X 123', 'Y 999'], dtype='object')
这将创建一个 MultiIndex：
>>> idx.str.partition() MultiIndex([('X', ' ', '123'), ('Y', ' ', '999')], )
或者使用
expand=False的元组索引：>>> idx.str.partition(expand=False) Index([('X', ' ', '123'), ('Y', ' ', '999')], dtype='object')