Pandas: วิธีลบอักขระเฉพาะออกจากสตริง
คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อลบอักขระเฉพาะออกจากสตริงในคอลัมน์ใน DataFrame ของแพนด้า:
วิธีที่ 1: ลบอักขระเฉพาะออกจากสตริง
df[' my_column '] = df[' my_column ']. str . replace (' this_string ', '')
วิธีที่ 2: เอาตัวอักษรทั้งหมดออกจากสตริง
df[' my_column '] = df[' my_column ']. str . replace (' \D ', '', regex= True )
วิธีที่ 3: เอาตัวเลขทั้งหมดออกจากสตริง
df[' my_column '] = df[' my_column ']. str . replace (' \d+ ', '', regex= True )
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs2', 'Nets44', 'Kings33', 'Cavs90', 'Heat576'], ' points ': [12, 15, 22, 29, 24]}) #view DataFrame print (df) team points 0 Mavs2 12 1 Nets44 15 2 Kings33 22 3 Cavs90 29 4 Heat576 24
ตัวอย่างที่ 1: ลบอักขระเฉพาะออกจากสตริง
เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อลบ “avs” ออกจากแต่ละสตริงในคอลัมน์ ทีม :
#remove 'avs' from strings in team column df[' team '] = df[' team ']. str . replace (' avs ', '') #view updated DataFrame print (df) team points 0 M2 12 1 Nets44 15 2 Kings33 22 3 C90 29 4 Heat576 24
โปรดทราบว่า “avs” ถูกลบออกจากแถวที่มี “Mavs” และ “Cavs” ในคอลัมน์ ทีม
ตัวอย่างที่ 2: ลบตัวอักษรทั้งหมดออกจากสตริง
เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อลบตัวอักษรทั้งหมดออกจากแต่ละสตริงในคอลัมน์ ทีม :
#remove letters from strings in team column df[' team '] = df[' team ']. str . replace (' \D ', '', regex= True ) #view updated DataFrame print (df) team points 0 2 12 1 44 15 2 33 22 3 90 29 4,576 24
โปรดทราบว่าตัวอักษรทั้งหมดได้ถูกลบออกจากแต่ละสายในคอลัมน์ ทีม แล้ว
เหลือเพียงค่าตัวเลขเท่านั้น
ตัวอย่างที่ 3: ลบตัวเลขทั้งหมดออกจากสตริง
เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อลบตัวเลขทั้งหมดออกจากแต่ละสตริงในคอลัมน์ ทีม :
#remove numbers from strings in team column df[' team '] = df[' team ']. str . replace (' \d+ ', '', regex= True ) #view updated DataFrame print (df) team points 0 Mavs 12 1 Nets 15 2 Kings 22 3 Cavs 29 4 Heat 24
โปรดทราบว่าหมายเลขทั้งหมดได้ถูกลบออกจากแต่ละสายในคอลัมน์ ทีม แล้ว
เหลือเพียงตัวอักษรเท่านั้น
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการทำงานทั่วไปอื่นๆ ในแพนด้า:
วิธีแทนที่ค่า NaN ด้วยศูนย์ใน Pandas
วิธีแทนที่สตริงว่างด้วย NaN ใน Pandas
วิธีแทนที่ค่าในคอลัมน์ตามเงื่อนไขใน Pandas