Comment supprimer efficacement la ponctuation avec pandas

problème:

Données, il est essentiel de supprimer la ponctuation pour les préparer à l'analyse. Cette tâche consiste à identifier et à filtrer tout caractère défini comme ponctuation.

défis:

dans des situations où vous travaillez avec une quantité massive de texte, en utilisant intégré- Dans des fonctions comme la str.replace de Pandas, peut être coûteuse en calcul. Cela devient particulièrement important lorsqu'il s'agit de centaines de milliers d'enregistrements.

Solutions:

Cette question explore plusieurs alternatives performantes à str.replace lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données de texte:

1. Regex.sub:

utilise la sous-fonction de la bibliothèque RE avec un motif regex pré-compilé. Cette méthode offre une amélioration significative des performances par rapport à str.replace.

2. str.translate:

exploite la fonction Str.Translate de Python, qui est implémentée en C et connue pour sa vitesse. Le processus consiste à convertir les chaînes d'entrée en une seule chaîne, en appliquant une traduction pour supprimer la ponctuation, puis en divisant le résultat pour reconstruire les chaînes d'origine.

3. Autres considérations:

• Gestion des Nans: Liste des méthodes de compréhension comme regex.sub ne fonctionnent pas avec NANS. Vous devrez les gérer séparément en identifiant leurs indices et en appliquant la substitution uniquement aux valeurs non nulles.
• DataFrames: Pour appliquer ces méthodes à des dataframes entiers, vous pouvez aplatir les valeurs et effectuer la substitution sur le tableau aplati avant de le remodeler à la forme d'origine.

Analyse des performances:

à travers le benchmarking, il est constaté que Str.translate surpasse constamment les autres méthodes, en particulier pour les ensembles de données plus importants. Il est important de considérer le compromis entre les performances et l'utilisation de la mémoire, car str.translate nécessite plus de mémoire.

Conclusion:

La méthode appropriée pour supprimer la ponctuation dépend du spécifique exigences de votre situation. Si les performances sont la priorité absolue, Str.Translate offre la meilleure option. Cependant, si l'utilisation de la mémoire est une préoccupation, d'autres méthodes comme regex.sub peuvent être plus appropriées.