Python の Lambda 関数を使用して DataFrame 列文字列を効率的にクリーンアップする方法

DataFrame 列文字列の効率的なクリーニング

DataFrame 列の文字列から望ましくない部分を削除することは、データ クリーニングの一般的なタスクです。これには、特定の文字、プレフィックス、またはサフィックスの削除が必要になる場合があります。

次のデータ構造を持つ DataFrame を考えてみましょう:

Time	Result
09:00	52A
10:00	62B
11:00	44a
12:00	30b
13:00	-110a

私たちの目標は、各 '結果から数値部分を抽出することです。 ' 文字列から、' ' および '-' 記号と末尾の文字を削除します。目的の出力は次のようになります。

Time	Result
09:00	52
10:00	62
11:00	44
12:00	30
13:00	110

これを実現するには、Python のラムダ関数を利用します。次のコードは、'Result' 列のデータを効果的にクリーンアップします:

data['Result'] = data['Result'].map(lambda x: x.lstrip('+-').rstrip('aAbBcC'))

このラムダ関数は、'Result' 列の各要素を反復処理します:

• x.lstrip(' - '): 先頭の ' ' または '-' 記号を削除します。
• x.rstrip('aAbBcC'): 指定された文字リスト ('aAbBcC') から末尾の文字を削除します。

これらの操作を適用すると、「結果」列の文字列から不要な部分が削除され、目的の結果が得られます。

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