Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimana untuk Membersihkan Rentetan Lajur DataFrame dengan Cekap dengan Fungsi Lambda Python?

Bagaimana untuk Membersihkan Rentetan Lajur DataFrame dengan Cekap dengan Fungsi Lambda Python?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteasal
2024-11-08 19:23:01937semak imbas

How to Efficiently Clean DataFrame Column Strings with Python's Lambda Function?

Membersihkan Rentetan Lajur DataFrame Dengan Cekap

Mengalih keluar bahagian yang tidak diingini daripada rentetan dalam lajur DataFrame ialah tugas biasa dalam pembersihan data. Ini mungkin memerlukan pengalihan keluar aksara, awalan atau akhiran tertentu.

Pertimbangkan DataFrame dengan struktur data berikut:

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

Matlamat kami adalah untuk mengekstrak bahagian berangka daripada setiap 'Hasil ' rentetan, mengalih keluar tanda ' ' dan '-' dan aksara mengekor. Output yang diingini sepatutnya kelihatan seperti ini:

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

Untuk mencapai ini, kita boleh menggunakan fungsi lambda Python. Kod berikut secara berkesan membersihkan data lajur 'Hasil':

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

Fungsi lambda ini berulang melalui setiap elemen dalam lajur 'Hasil':

  • x.lstrip(' - '): Mengalih keluar sebarang tanda ' ' atau '-' di hadapan.
  • x.rstrip('aAbBcC'): Mengalih keluar sebarang mengekori aksara daripada senarai aksara yang ditentukan ('aAbBcC').

Dengan menggunakan operasi ini, kami mencapai hasil yang diingini, dengan bahagian yang tidak diingini dialih keluar daripada rentetan dalam lajur 'Hasil'.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Membersihkan Rentetan Lajur DataFrame dengan Cekap dengan Fungsi Lambda Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn