從資料列中的字串中刪除不需要的字元
在此程式設計問題中,任務是有效地從資料列中的字串中刪除不需要的字元pandas DataFrame 的特定列。資料包含一個「結果」列,其中包含帶有前綴符號和後綴字母的字串。目標是修剪這些字串以僅保留所需的數值。
嘗試使用 '.str.lstrip(' -')' 和 '.str.rstrip('aAbBcC')' 的解決方案導致錯誤由於傳遞的參數不正確。
為了解決這個問題,解決方案利用 '.map()' 函數將 lambda 函數應用於‘結果’欄。代碼如下:
此代碼從「結果」列中的每個字串中移除不需要的字符,並將修改後的值分配回該列。
說明:
- '.map()'函數迭代中的每個元素'result' 列並將指定的lambda 函數應用於每個元素。
- lambda 函數 'x' 接受單一參數(字串)並使用 '.lstrip( 刪除前導 ' ' 或 '-' 字元' -')'。
- 隨後,它會刪除尾隨的 'a'、'A'、'b'、'B' 或使用 '.rstrip('aAbBcC')' 的 'c' 字元。
- 修改後的值(現在是修剪的數字字串)被指派回「結果」列,有效地替換原始字串。
透過利用 '.map()' 函數和 lambda 表達式,此程式碼有效地從 DataFrame 列中的字串中刪除不需要的字符,確保保留所需的數值。
以上是如何從 Pandas DataFrame 列中的字串中刪除不需要的字元?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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