pandas（NumFOCUS） · pandas 开发团队
How to manipulate textual data（pandas 官方入门教程）
掌握 pandas Series 的字符串处理：用 str 访问器做元素级文本转换与清洗，并结合条件索引筛选、派生新列。
pandas
- 难度
- 入门
- 形式
- 实践教程
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
材料本身公开无需登录；要动手练习需自备 Python 环境与示例数据。
- 练习与作业
- 教程用到的 titanic.csv 示例数据（网页给出下载链接）
学完你能
- 用 str 访问器对整列文本做元素级大小写转换
- 用 str.split 与 str.get 从复合字符串中拆分并提取字段，生成新列
- 用 str.contains 与布尔索引筛选出符合条件的行
- 用 str.len 配合 idxmax 定位极端值所在行
- 用 replace 通过字典映射批量替换列中取值
- 理解字符串方法可链式组合，且与内置字符串方法在行为上的对应关系
适合你吗
适合
适合已会读写 DataFrame、想系统掌握 pandas 文本列清洗与提取的初学者，单页教程即可边读边练。
暂不适合
不适合需要正则高级提取、性能优化或大规模文本流水线的读者——教程明确把正则进阶内容列为超出范围。
需要先会
需要会安装并导入 pandas、用 read_csv 读表，以及 DataFrame 列选择与条件（布尔）索引的基础用法（教程中链接到相应前置课节）。
课程特点
- 内容侧重
- 按内容目录判断
- 练习与项目
- 用同一套 Titanic 数据自行尝试：把 Name 拆出称谓（Mr./Mrs. 等）、统计各称谓人数，巩固 str 访问器与条件索引组合。
- 学习时长
- 1 个课节原站未给出统一学习时长；实际用时取决于已有基础。
- 内容费用
- 免费pandas 官方文档公开可访问，未提及收费。
来源与使用须知
- 原始资源
- pandas（NumFOCUS）
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-16
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
- 课程材料未标明许可：仅供个人学习，转载、修改或商用前请先联系原作者。
- 本站只提供原始链接和学习指南，不转载、不镜像课程材料；引用时请注明原作者与出处。