Удаление нежелательных частей строк в DataFrame с Python

Быстрый ответ

Для удаления определённых подстрок, таких как 'foo' и 'bar', можно использовать метод replace с применением регулярных выражений:

import pandas as pd

# Предположим, df – это ваш DataFrame, а 'col' – название целевого столбца
df['col'] = df['col'].str.replace('foo|bar', '', regex=True)

Такой код преобразует 'foo' и 'bar' в пустоту для каждого значения в столбце 'col'.

Взгляд на реальный мир: Lambda и Pandas

Применение map() для сложных изменений

Функция map() позволяет применять лямбда-функцию к каждому значению в столбце DataFrame:

df['col'] = df['col'].map(lambda x: x.lstrip('this').rstrip('that'))

Данный код устраняет 'this' в начале и 'that' в конце каждой строки.

Ускорение операций с регулярными выражениями

Вы можете предварительно скомпилировать регулярные выражения, чтобы ускорить их применение:

import re
magic_wand = re.compile(r'\D') 
df['col'] = df['col'].map(lambda x: magic_wand.sub('', x))

Здесь '\D' удаляет все символы, не являющиеся цифрами, в столбце 'col'.

Обработка NaN и преобразование типов

При работе с числовыми данными преобразуйте строки к нужному типу и учтите возможные значения NaN:

df['col'] = df['col'].map(lambda x: '' if pd.isna(x) else x).astype(int)

Это поможет избежать возможных неожиданных ошибок, связанных со значениями NaN.

Не все так просто: продвинутые методы работы со строками

Освоение split и extract

Для более точного взаимодействия со строками можно использовать методы str.extract, str.split и str.get:

df['col'] = df['col'].str.split('_').str.get(1)

Этот метод разделяет строки на части по символу подчёркивания и извлекает второй сегмент.

Использование replace для изменений "на месте"

Обновление данных в DataFrame можно выполнить напрямую с помощью параметра inplace=True:

df['col'].replace(to_replace='unwanted_pattern', value='', inplace=True, regex=True)

Производите такие операции с осторожностью, поскольку изменения применяются непосредственно и не могут быть отменены!

Визуализация

Визуализация очистки строк напоминает садоводство:

Клумба (Столбец): [🌹🌱, 🌻🌿🌿, 🌼🌿, 🌷🌱]

Инструменты str.replace и str.extract позволяют удалить нежелательные элементы 🌿:

column.str.replace('🌿', '')

После применения метода:

Очищенная клумба (Столбец): [🌹, 🌻, 🌼, 🌷]

Как и клумба, данные становятся очищенными!

Глубокое погружение в операции со строками

Использование срезов при преобразованиях

Вы можете применять срезы с использованием map() и лямбда-функции для точных изменений:

df['col'] = df['col'].map(lambda x: x[2:-3])

Это удаляет первые два и последние три символа каждой строки.

Regex — мощный инструмент

Для сложных преобразований пользуйтесь возможностями регулярных выражений:

df['col'] = df['col'].str.replace('(?<=prefix)(unwanted)(?=suffix)', '')

Код удаляет подстроку 'unwanted', находящуюся между 'prefix' и 'suffix'.

Сохранение целостности данных

При очистке данных учитывайте их разнообразие и пытайтесь избегать преобразований, которые могут привести к появлению пустых строк или ошибок типизации.

Полезные материалы

1. Работа с текстовыми данными — документация pandas — подробное руководство по текстовым операциям в Pandas.
2. re — Операции с регулярными выражениями — Официальная документация Python — основы работы с регулярными выражениями.
3. pandas.Series.str.replace — документация pandas — детальное описание метода str.replace.
4. Векторные операции со строками | Руководство по Python для науки о данных — справочник по операциям со строками.
5. КАК — Регулярные выражения — Официальная документация Python — углубленное изучение регулярных выражений в Python.
6. Лучшие практики форматирования строк в Python – Real Python — обзор подходов к стилистическому форматированию строк в Python.
7. Очистка данных с помощью Python в библиотеке Pandas | автор Tanu N Prabhu | Towards Data Science — различные методики очистки данных.