पांडा: कॉलम से विशेष वर्ण कैसे हटाएं

आप पांडा डेटाफ़्रेम में किसी कॉलम से विशेष वर्ण हटाने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं:

 df[' my_column '] = df[' my_column ']. str . replace (' \W ', '', regex= True )

यह विशेष उदाहरण my_column से उन सभी वर्णों को हटा देगा जो न तो अक्षर हैं और न ही संख्याएँ।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: पांडा में कॉलम से विशेष वर्ण हटाएं

मान लीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम है जिसमें विभिन्न बास्केटबॉल खिलाड़ियों के बारे में जानकारी है:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs$', 'Nets', 'Kings!!', 'Spurs%', '&Heat&'],
                   ' points ': [12, 15, 22, 29, 24]})

#view DataFrame
print (df)

      team points
0 Mavs$ 12
1 Nets 15
2 Kings!! 22
3 Spurs% 29
4 &Heat& 24

मान लीजिए कि हम टीम कॉलम मानों से सभी विशेष वर्ण हटाना चाहते हैं।

ऐसा करने के लिए हम निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 #remove special characters from team column
df[' team '] = df[' team ']. str . replace (' \W ', '', regex= True )

#view updated DataFrame
print (df)

    team points
0 Mavs 12
1 Nets 15
2 Kings 22
3 Spurs 29
4 Heat 24

ध्यान दें कि टीम कॉलम मानों से सभी विशेष वर्ण हटा दिए गए हैं।

ध्यान दें : रेगुलर एक्सप्रेशन \W का उपयोग सभी गैर-शब्द वर्णों को खोजने के लिए किया जाता है, अर्थात वे वर्ण जो न तो वर्णमाला और न ही संख्यात्मक हैं।

इस उदाहरण में, हमने प्रत्येक गैर-शब्द वर्ण को एक खाली मान से बदल दिया है, जो गैर-शब्द वर्णों को हटाने के बराबर है।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

पांडा में NaN मानों को शून्य से कैसे बदलें
पंडों में खाली स्ट्रिंग्स को NaN से कैसे बदलें
पांडा में स्थिति के आधार पर कॉलम में मानों को कैसे बदलें