Очистите строковые данные в данном кадре данных Pandas

Опубликовано: 28 Марта, 2022

Как мы знаем, в современном мире аналитикой данных пользуются самые разные компании. Работая с данными, мы можем столкнуться с любыми проблемами, требующими нестандартного подхода к оценке. Большая часть Данных в реальной жизни содержит названия сущностей или другие существительные. Возможно, имена имеют неправильный формат. В этом посте мы обсудим подходы к очистке таких данных.

Предположим, мы имеем дело с данными веб-сайта электронной коммерции. Название товаров не в правильном формате. Правильно отформатируйте данные так, чтобы в начале и в конце не было пробелов, а первые буквы всех продуктов были заглавными.

Solution #1: Many times we will come across a situation where we are required to write our own customized function suited for the task at hand.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the dataframe
df = pd.DataFrame({"Date":["10/2/2011", "11/2/2011", "12/2/2011", "13/2/2011"],
                   "Product":[" UMbreLla", "  maTress", "BaDmintoN ", "Shuttle"],
                   "Updated_Price":[1250, 1450, 1550, 400],
                   "Discount":[10, 8, 15, 10]})
  
# Print the dataframe
print(df)

Выход :

Now we will writer our own customized function to solve this problem.

def Format_data(df):
    # iterate over all the rows
    for i in range(df.shape[0]):
  
        # reassign the values to the product column
        # we first strip the whitespaces using strip() function
        # then we capitalize the first letter using capitalize() function
        df.iat[i, 1]= df.iat[i, 1].strip().capitalize()
  
# Let"s call the function
Format_data(df)
  
# Print the Dataframe
print(df)

Выход :

Solution #2 : Now we will see a better and efficient approach using Pandas DataFrame.apply() function.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the dataframe
df = pd.DataFrame({""Date":["10/2/2011", "11/2/2011", "12/2/2011", "13/2/2011"],
                   "Product":[" UMbreLla", "  maTress", "BaDmintoN ", "Shuttle"],
                   "Updated_Price":[1250, 1450, 1550, 400],
                   "Discount":[10, 8, 15, 10]})
  
# Print the dataframe
print(df)

Выход :

Let’s use the Pandas DataFrame.apply() function to format the Product names in the right format. Inside the Pandas DataFrame.apply() function we will use lambda function.

# Using the df.apply() function on product column
df["Product"] = df["Product"].apply(lambda x : x.strip().capitalize())
  
# Print the Dataframe
print(df)

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.

Python

Очистите строковые данные в данном кадре данных Pandas

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ