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如何加速 Pandas 中的標點符號刪除:str.replace 是最佳選擇嗎?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsen原創
2024-11-12 20:20:021084瀏覽

How to Speed Up Punctuation Removal in Pandas: Is str.replace the Best Choice?

Pandas 快速標點符號去除:探索str.replace 的高效能替代方案

在自然語言處理(NLP) 中,標點符號的去除是常見的預處理步驟。 Pandas 中此任務的預設方法是 str.replace,但對於大型資料集,需要更有效的替代方法。

str.replace 的替代方法

  • re.sub: 預編譯正規表示式並在列表理解中使用sub 函數提供了顯著的性能提升。
  • str.translate: 利用Python 的C 實現的str.translate 函數涉及將所有字串連接成一個大字串,執行翻譯以刪除標點符號,然後拆分字串回到單獨的元素。這種方法擁有非凡的速度。

效能分析

基準顯示 str.translate 優於 str.replace 和 re.sub,特別是對於較大的資料集。但是,str.translate 可能會佔用大量內存,因此應仔細考慮分隔符號的選擇。

注意事項

  • 處理 NaN 值:列表理解方法需要對 NaN 值進行特殊處理。
  • 處理 DataFrame:當需要多列時標點符號刪除,有一個簡單的方法。
  • 正規表示式的複雜性:所使用的正規表示式的複雜度會影響效能。
  • Unicode 字元:使用此處提供的解決方案將刪除Unicode 字元.

結論

取決於大小和資料集的特徵,這裡討論的str.replace 的替代方案之一可以為有效標點符號刪除提供顯著的性能提升。

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