Как удалить повторяющиеся символы из слов данного фрейма данных Pandas с помощью Regex?
Предварительное условие: регулярное выражение в Python
В этой статье мы увидим, как удалить постоянно повторяющиеся символы из слов данного столбца данного фрейма данных Pandas с помощью Regex.
Здесь мы на самом деле ищем постоянно встречающиеся повторяющиеся символы, поэтому мы создали шаблон, содержащий это регулярное выражение ( w) 1+, здесь w для символа, 1+ для символов, которые появляются более одного раза.
Мы передаем наш шаблон в функцию re.sub () библиотеки re.
Syntax: re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
'Sub' в функции означает SubString, определенный шаблон регулярного выражения ищется в данной строке (3-й параметр), и при нахождении шаблона подстроки заменяется на repl (2-й параметр), count проверяет и поддерживает количество раз это происходит.
Now, Let’s create a Dataframe:
Python3
# importing required librariesimport pandas as pdimport re # creating Dataframe with column # as name and common_commentsdf = pd.DataFrame( { "name" : ["Akash", "Ayush", "Diksha", "Priyanka", "Radhika"], "common_comments" : ["hey buddy meet me today ", "sorry bro i cant meet", "hey akash i love geeksforgeeks", "twiiter is the best way to comment", "geeksforgeeks is good for learners"] }, columns = ["name", "common_comments"])# printing Dataframedf |
Выход:
Now, Remove continuously repetitive characters from words of the Dataframe common_comments column.
Python3
# define a function to remove# continously repeating character# from the word def conti_rep_char(str1): tchr = str1.group(0) if len(tchr) > 1: return tchr[0:1] # define a function to check# whether unique character # is present or notdef check_unique_char(rep, sent_text): # regular expression for # repetion of characters convert = re.sub(r"(w)1+", rep, sent_text) # returing the converted word return convert df["modified_common_comments"] = df["common_comments"].apply( lambda x : check_unique_char(conti_rep_char, x))# show Dataframedf |
Выход:
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.