Fotoğraf Merhaba ben nik on Unsplash

Python harika bir dildir. Öğrenmesi nispeten kolaydır ve sezgisel bir sözdizimine sahiptir. Zengin kütüphane seçenekleri de Python'un popülaritesine ve başarısına katkıda bulunur.

Ancak, bu sadece üçüncü taraf kitaplıklarıyla ilgili değil. Base Python ayrıca veri bilimindeki tipik görevleri hızlandırmak ve kolaylaştırmak için çok sayıda yöntem ve işlev sağlar.

Bu yazıda, Python'da yerleşik 15 string yöntemini inceleyeceğiz. Bazılarına zaten aşina olabilirsiniz, ancak nadir olanlardan bazılarını da göreceğiz.

Yöntemler oldukça açıklayıcı olduğundan, ne işe yaradıklarını açıklamak yerine nasıl kullanılacağını göstermek için örneklere daha çok odaklanacağım.

1. Büyük harf kullan

 
İlk harfi büyük yapar.

txt = "python is awesome!" txt.capitalize() 'Python is awesome!'

2. Üst

 
Tüm harfleri büyük yapar.

txt = "Python is awesome!" txt.upper() 'PYTHON IS AWESOME!'

3. Daha düşük

 
Tüm harfleri küçük yapar.

txt = "PYTHON IS AWESOME!" txt.lower() 'python is awesome!'

4. akşam yemeği

 
Tüm harflerin büyük olup olmadığını kontrol eder.

txt = "PYTHON IS AWESOME!" txt.isupper()
True

5. Yavaşlatıcı

 
Tüm harflerin küçük olup olmadığını kontrol eder

txt = "PYTHON IS AWESOME!" txt.islower()
False

Aşağıdaki 3 yöntem benzer o yüzden hepsini içeren örnekler yapacağım.

6. sayısal

 
Tüm karakterlerin sayısal olup olmadığını kontrol eder.

7. isalfa

 
Tüm karakterlerin alfabede olup olmadığını kontrol eder.

8. Salnum

 
Tüm karakterlerin alfasayısal olup olmadığını kontrol eder (yani harf veya sayı).

# Example 1
txt = "Python" print(txt.isnumeric())
False print(txt.isalpha())
True print(txt.isalnum())
True

# Example 2
txt = "2021" print(txt.isnumeric())
True print(txt.isalpha())
False print(txt.isalnum())
True

# Example 3
txt = "Python2021" print(txt.isnumeric())
False print(txt.isalpha())
False print(txt.isalnum())
True

# Example 4
txt = "Python-2021" print(txt.isnumeric())
False print(txt.isalpha())
False print(txt.isalnum())
False

9. Say

 
Belirli bir karakterin bir dizide tekrarlanma sayısını sayar.

txt = "Data science" txt.count("e")
2

10. bulmak

 
Bir dizgede verilen karakterin ilk geçtiği indeksi döndürür.

txt = "Data science" txt.find("a")
1

Bir karakterin ikinci veya diğer tekrarlarını da bulabiliriz.

txt.find("a", 2)
3

Bir karakter dizisini iletirsek, find yöntemi dizinin başladığı dizini döndürür.

txt.find("sci")
5

11. ile başlar

 
Bir dizginin verilen karakterle başlayıp başlamadığını kontrol eder. Bu yöntemi bir liste kavrayışında filtre olarak kullanabiliriz.

mylist = ["John", "Jane", "Emily", "Jack", "Ashley"] j_list = [name for name in mylist if name.startswith("J")] j_list
['John', 'Jane', 'Jack']

12. ile biter

 
Bir dizginin verilen karakterle bitip bitmediğini kontrol eder.

txt = "Python" txt.endswith("n")
True

Hem biter, hem de başlar, yöntemleri büyük/küçük harfe duyarlıdır.

txt = "Python" txt.startswith("p")
False txt.startswith("P")
True

13. Değiştirin

 
Bir dizeyi veya onun bir bölümünü verilen karakter kümesiyle değiştirir.

txt = "Python is awesome!" txt = txt.replace("Python", "Data science") txt 'Data science is awesome!'

14. ayrık

 
Bir dizeyi belirtilen karakterin geçtiği yerde böler ve bölmeden sonra her parçayı içeren bir liste döndürür.

txt = 'Data science is awesome!' txt.split()
['Data', 'science', 'is', 'awesome!']

Varsayılan olarak, boşlukta bölünür, ancak bunu herhangi bir karaktere veya karakter kümesine göre yapabiliriz.

15. bölme

 
Bir diziyi 3 parçaya ayırır ve bu parçaları içeren bir demet döndürür.

txt = "Python is awesome!"
txt.partition("is")
('Python ', 'is', ' awesome!') txt = "Python is awesome and it is easy to learn."
txt.partition("and")
('Python is awesome ', 'and', ' it is easy to learn.')

Partition yöntemi tam olarak 3 parça döndürür. Bölümleme için kullanılan karakterin birden fazla oluşumu varsa, ilki dikkate alınır.

txt = "Python and data science and machine learning"
txt.partition("and")
('Python ', 'and', ' data science and machine learning')

Benzer bir işlemi split yöntemi ile de split sayısını sınırlayarak yapabiliriz. Ancak, bazı farklılıklar var.

• split yöntemi bir liste döndürür
• Döndürülen liste, bölme için kullanılan karakterleri içermez

txt = "Python and data science and machine learning"
txt.split("and", 1)
['Python ', ' data science and machine learning']

Bonus

 
Teşekkür Matheus Ferreira bana en büyük dize yöntemlerinden birini hatırlattığın için: join. Birleştirme yöntemini de kullanıyorum ama buraya eklemeyi unutmuşum. Listede bonus olarak yer almayı hak ediyor.
Birleştirme yöntemi, bir koleksiyondaki dizeleri tek bir dizede birleştirir.

mylist = ["Jane", "John", "Matt", "James"] "-".join(mylist) 'Jane-John-Matt-James'

Tuple ile de bir örnek yapalım.

mytuple = ("Data science", "Machine learning")" and ".join(mytuple)'Data science and Machine learning'

Sonuç

 
Veri bilimi gerçekleştirirken, metinsel verilerle çok ilgileniriz. Ayrıca, metinsel veriler, düz sayılardan çok daha fazla ön işleme gerektirir. Neyse ki, Python'un yerleşik dize yöntemleri bu tür görevleri verimli ve sorunsuz bir şekilde gerçekleştirme yeteneğine sahiptir.

Okuduğunuz için teşekkürler. Herhangi bir geri bildiriminiz varsa lütfen bize bildirin.

 
Bio: soner yıldırım Invent Analytics'te Kıdemsiz Veri Bilimcisi ve blog yazarıdır.

orijinal. İzinle yeniden yayınlandı.

İlgili:

• 10 Python Dizesi İşleme İpuçları ve Püf Noktaları
• Metin Verilerini Ön İşleme: Python'da İzlenecek Yol
• Metin Verilerini Ön İşleme İçin Genel Bir Yaklaşım