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Como remover com eficiência a pontuação de grandes conjuntos de dados de texto em pandas?

Postado em 2025-02-06
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How to Efficiently Remove Punctuation from Large Text Datasets in Pandas?

1. Regex.sub:

utiliza a sub-função da biblioteca RE com um padrão regex pré-compilado. Este método oferece uma melhoria significativa de desempenho em relação ao str.Place.

2. str.Translate:

utiliza a função str.translate do Python, que é implementada em c e conhecida por sua velocidade. O processo envolve a conversão das seqüências de entrada em uma string grande, aplicando a tradução para remover a pontuação e dividir o resultado para reconstruir as strings originais.

3. Outras considerações:

manuseio Nans: Métodos de compreensão da lista como regex.sub não trabalham com Nans. Você precisará lidar com eles separadamente, identificando seus índices e aplicando a substituição apenas a valores não nulos. e execute a substituição na matriz achatada antes de remodelá -la de volta à forma original. Supera consistentemente os outros métodos, especialmente para conjuntos de dados maiores. É importante considerar a troca entre desempenho e uso de memória, pois o Str.Translate requer mais memória. requisitos da sua situação. Se o desempenho for a principal prioridade, o STR.Translate oferece a melhor opção. No entanto, se o uso da memória for uma preocupação, outros métodos como Regex.sub podem ser mais adequados.

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