wie man unterstellungsunteryst effizient mit pandas

Problem:

beim Vorbereitung von Text entfernen Daten, es ist wichtig, Zeichensetzung zu entfernen, um sie für die Analyse vorzubereiten. Diese Aufgabe beinhaltet das Identifizieren und Filtern von Zeichen, die als Interpunktion definiert werden.

Herausforderungen:

in Situationen, in denen Sie mit einer riesigen Menge an Text mit integrierten Arbeiten arbeiten In Funktionen wie Pandas 'Str. Replace kann rechnerisch teuer sein. Dies wird besonders wichtig, wenn es um Hunderttausende von Datensätzen geht.

1. Regex.sub:

verwendet die Subfunktion aus der RE-Bibliothek mit einem vorkompilierten Regex-Muster. Diese Methode bietet eine signifikante Leistungsverbesserung gegenüber Str.Replace.

2. STR.TRANSLATE:

nutzt Pythons Str.translate -Funktion, die in C implementiert und für seine Geschwindigkeit bekannt ist. Der Prozess beinhaltet die Konvertierung der Eingangszeichenfolgen in eine große Zeichenfolge, die Anwendung von Übersetzungen, um die Interpunktion zu entfernen, und das Ergebnis aufzuteilen, um die Originalzeichenfolgen zu rekonstruieren.

3. Andere Überlegungen:

handeln nans: List Verständnismethoden wie regex.sub funktioniert nicht mit nans. Sie müssen sie separat verarbeiten, indem Sie ihre Indizes identifizieren und die Substitution nur auf Nicht-Null-Werte anwenden. und die Substitution auf dem abgeflachten Array durchführen, bevor Sie sie wieder in die ursprüngliche Form neu gestalten. Übertrifft die anderen Methoden konsequent, insbesondere für größere Datensätze. Es ist wichtig, den Kompromiss zwischen Leistung und Gedächtnisnutzung zu berücksichtigen, da Str.translate mehr Gedächtnis benötigt. Anforderungen Ihrer Situation. Wenn die Leistung oberste Priorität hat, bietet Str.Translate die beste Option. Wenn jedoch Speicherverbrauch ein Problem darstellt, können andere Methoden wie regex.sub besser geeignet sein. .