如何有效地從 Pandas 中的大型文字資料集中刪除標點符號？

如何用Pandas 高效去除標點符號

問題：

預處理文本時數據中，有必要刪除標點符號以準備分析。此任務涉及識別和過濾掉任何定義為標點符號的字元。

挑戰：

在處理大量文字的情況下，使用內建 -像 pandas 的 str.replace 這樣的函數在計算上可能會很昂貴。在處理數十萬筆記錄時，這一點變得尤為重要。

解決方案：

這個問題探討了處理大型文字資料集時str.replace 的幾種高效能替代方案：

1。 Regex.sub:

使用 re 函式庫中的 sub 函式和預編譯的正規表示式模式。與 str.replace 相比，此方法顯著提高了性能。

2。 str.translate:

利用 Python 的 str.translate 函數，該函數是用 C 實現的，以其速度而聞名。該過程包括將輸入字串轉換為一個大字串，應用翻譯來刪除標點符號，然後拆分結果以重建原始字串。

3.其他注意事項：

• 處理 NaN： regex.sub 等列表理解方法不適用於 NaN。您需要透過識別它們的索引並將替換僅應用於非空值來單獨處理它們。
• DataFrames:要將這些方法應用於整個 DataFrame，您可以展平這些值並對展平的數組執行替換，然後將其重塑回原始形狀。

效能分析：

通過基準測試，發現 str.translate 總是優於其他方法，尤其是對於較大的資料集。考慮效能和記憶體使用之間的權衡很重要，因為 str.translate 需要更多記憶體。

結論：

刪除標點符號的適當方法取決於具體情況您的情況的要求。如果效能是重中之重，str.translate 提供了最佳選擇。但是，如果擔心記憶體使用情況，則 regex.sub 等其他方法可能更合適。

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