网络上的一些文本,部分会有一些不必要的空格,如果想把空格全部替换掉,使用字符串string类的replace()方法即可,如: str = str.replace(' ','') 但如果是中英文混排的文本,如果想替换掉汉字中间的空格,而保留英文单词之间的空格,则问题的解决要复杂一些。需要用到正则表达式。 如有以下文档: 行(或段)的首尾、...
说起来不怕人笑话,我今天才发现,python中的字符串替换操作,也就是string.replace()是可以用正则表达式的。 之前,我的代码写法如下,粗笨: 自从发现了正则表达式也生效后,代码变得优雅简洁: 备注:上图中的base_info是pandas里的dataframe数据结构,可以用上述方法使用string的replace方法。
Python 的 re 模块提供了re.sub用于替换字符串中的匹配项。 re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) 1. pattern : 正则中的模式字符串。 repl : 替换的字符串,也可为一个函数。 string : 要被查找替换的原始字符串。 count : 模式匹配后替换的最大次数,默认 0 表示替换所有的匹配。 如下替...
pd.replace实现批量替换,处理数据。语法为: df.replace(to_replace, value) 1.普通替换 替换数据并修改原始数据 importpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame({"a":['小李','小白','大黄'],"b":[1,2,3],"c":[4,5,6],"d":["A","A","BB"]}) df''' a b c d 0 小李 1 4 A ...
A dataframe in pandas is composed of columns which are series - Panda docs link I'm going to use regex, because it's useful and everyone needs practice, myself included! Panda docs for text manipulation Note the str.replace. The regex string you want is this (it worked for me): '.*...
我有一个 Spark 1.5.0 DataFrame ,在同一列中混合了 null 和空字符串。我想将所有列中的所有空字符串转换为 null ( None ,在 Python 中)。 DataFrame 可能有数百列,因此我试图避免对每一列进行硬编码操作。
df = pd.DataFrame({'column_name': ['string1', 'string2', 'string3', 'string4']}) 现在,我们可以使用pandas的replace方法来替换特定字符串。replace方法接受两个参数:要替换的字符串和替换后的字符串。 代码语言:txt 复制 df['column_name'] = df['column_name'].replace('string1', 'new_string...
要将一个字符串转换为DataFrame，可以按照以下步骤进行操作：首先，将字符串按行拆分成一个列表。然后，...
str.replace("^whats", "what is").str.replace("^what’s", "what is") This took care of whats but not the other case and the outcome is not a pandas df and I need it to be pandas df. python dataframe replace pandas Share Improve this question Follow asked Feb 9, 2021...