
pandas 의 문자함수
Series변수이름.str.메소드  | 
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 obj = Series([' hello','world ',' hello world ']) ![]()  | 
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 # 시리즈 안에있는 문자 길이 파악  | 
 
 ![]()  | 
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 # 앞,뒤 공백 제거 # 앞,뒤 공백 제거 한뒤 문자 길이 obj.str.strip().str.len()  | 
![]()  | 
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 # 왼쪽 공백 제거 # 왼쪽 공백 제거 한뒤 문자 길이 obj.str.lstrip().str.len()  | 
![]()  | 
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 # 오른쪽 공백 제거 # 오른쪽 공백 제거 한뒤 문자 길이 obj.str.rstrip().str.len()  | 
![]()  | 
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 obj = obj.str.strip() ![]()  | 
||
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 # 소문자로 변경 
 # 대문자로 변경 obj.str.upper()  | 
![]()  | 
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 # 첫글자는 대문자 / 나머지는 소문자로 변경 
 # 단어별 첫글자는 대문자 / 나머지는 소문자로 변경obj.str.title() 
 # 소문자 <-> 대문자 로 변경 obj.str.swapcase()  | 
![]()  | 
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 # 문자를 다른 문자로 대체  | 
![]()  | 
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 # 왼쪽부터 글자를 검색한 후 인덱스 번호를 리턴(없으면 -1) 
 # 오른쪽부터 글자를 검색한 후 인덱스 번호를 리턴(없으면 -1) obj.str.rfind('l')  | 
![]()  | 
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 # 찾은 문자를 반환  | 
![]()  | 
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 #글자로 시작되는지 여부 파악  | 
![]()  | 
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 #글자로 끝나는지 여부 파악  | 
![]()  | 
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 # 글자가 포함되어 있는지 여부 파악(대소문자 구분함) 
 # 대소문자를 구분하지 않고 찾겠다.(기본값은 소문자) obj.str.contains('W', case = False) 
 # regex:정규식 표현을 이용해서 찾겠다. obj.str.contains('h|w', regex = True)  | 
![]()  | 
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 # 맨 앞부터 같은 패턴인지 여부 파악(대소문자 구분함)  | 
 
 ![]()  | 
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 # 빈 부분에 문자값 채우기obj.str.pad(width=15,side='left',fillchar='*') # 왼쪽obj.str.pad(width=15,side='right',fillchar='*') # 오른쪽  | 
![]()  | 
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 # 글자를 가운데에 맞추고 양 옆에 문자값 채우기obj.str.center(width=15,fillchar='_') 
 # 위치에 정렬하고 남은곳에 문자 채우기obj.str.ljust(width=10,fillchar='_')        # lpad  | 
 
 ![]()  | 
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 obj = Series([7,'7','seven','SEVEN','Seven','seven7','칠','칠 7',' ','#7']) ![]()  | 
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 # 문자 또는 숫자로 구성 여부(공백문자가 포함되면 False)  | 
 
 ![]()  | 
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 # 문자로 구성 여부(공백문자가 포함되면 False)  | 
![]()  | 
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 # 숫자로 구성 여부(공백문자가 포함되면 False)  | 
![]()  | 
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 # 소문자로만 구성 여부 
 # 대문자로만 구성 여부 obj.str.isupper() 
 # 첫글자 대문자 /나머지 소문자 구성 여부 obj.str.istitle()  | 
![]()  | 
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 # 공백으로만 구성 여부  | 
 
 ![]()  | 
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 # 지정된 위치 값만 반환  | 
![]()  | 
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 # 인덱스 사이값만 반환  | 
 
 ![]()  | 
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 # 인덱스 사이값을 다른 값으로 대체obj.str.slice_replace(start=0, stop=2,repl='77')  | 
![]()  | 
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 obj = Series(['www.python.org','www.naver.com']) ![]()  | 
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 # 입력한 문자를 기준으로 자르기 
  # 각각의 열로 분리  | 
![]()  | 
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 # 입력한 문자를 기준으로 자르되 입력한 문자도 출력  | 
![]()  | 
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