, как эффективно удалить пунктуацию с помощью Pandas

проблема:

, когда предварительно обработанный текст Данные, важно удалить пунктуацию, чтобы подготовить ее к анализу. Эта задача включает в себя идентификацию и фильтрацию любого символа, определенного как пунктуация. В таких функциях, как Pandas 'str.replace может быть вычислительно дорогим. Это становится особенно важным при работе с сотнями тысяч записей.

1. Regex.sub:

использует субботную функцию из библиотеки RE с предварительно скомпилированным шаблоном regex. Этот метод предлагает значительное улучшение производительности по сравнению с Str.replace.

2. str.TransLate:

использует функцию Python Str.TransLate, которая реализована в C и известно своей скоростью. Процесс включает преобразование входных строк в одну большую строку, применяя перевод для удаления пунктуации, а затем разделение результата для восстановления исходных строк.

3. Другие соображения:

обработка NANS: Список методов понимания, таких как regex.sub, не работают с NANS. Вам нужно обрабатывать с ними отдельно, идентифицируя их индексы и применив замену только к не нулевым значениям.

dataFrames:

• через Benderking, обнаружено, что str.translate Постоянно превосходит другие методы, особенно для более крупных наборов данных. Важно рассмотреть компромисс между производительностью и использованием памяти, поскольку str.translate требует большей памяти. требования вашей ситуации. Если производительность является главным приоритетом, Str.Translate предоставляет лучший вариант. Однако, если использование памяти является проблемой, другие методы, такие как regex.sub, могут быть более подходящими.