pandasデータフレームを介して改行をstr列のスペースに置き換える

3
alvas 2017-10-02 09:13.

フリーテキストの2列目と3列目のデータフレームの例を考えます。

>>> import pandas as pd
>>> lol = [[1,2,'abc','foo\nbar'], [3,1, 'def\nhaha', 'love it\n']]
>>> pd.DataFrame(lol)
   0  1          2          3
0  1  2        abc   foo\nbar
1  3  1  def\nhaha  love it\n

目標は、\nto (空白)を置き換え、2列目と3列目の文字列を削除して次のことを実現することです。

>>> pd.DataFrame(lol)
   0  1         2        3
0  1  2       abc  foo bar
1  3  1  def haha  love it

pandasデータフレームを介して改行を特定の列のスペースに置き換える方法は?

私はこれを試しました:

>>> import pandas as pd
>>> lol = [[1,2,'abc','foo\nbar'], [3,1, 'def\nhaha', 'love it\n']]

>>> replace_and_strip = lambda x: x.replace('\n', ' ').strip()

>>> lol2 = [[replace_and_strip(col) if type(col) == str else col for col in list(row)] for idx, row in pd.DataFrame(lol).iterrows()]

>>> pd.DataFrame(lol2)
   0  1         2        3
0  1  2       abc  foo bar
1  3  1  def haha  love it

しかし、より良い/より簡単な方法がなければなりません。

4 answers

8
jezrael 2017-10-02 16:29.

使用replace-最初と最後のストリップ、次に交換\n

df = df.replace({r'\s+$': '', r'^\s+': ''}, regex=True).replace(r'\n',  ' ', regex=True)
print (df)
   0  1         2        3
0  1  2       abc  foo bar
1  3  1  def haha  love it
1
Wiktor Stribiżew 2017-10-02 16:26.

次の2つの正規表現置換アプローチを使用できます。

>>> df.replace({ r'\A\s+|\s+\Z': '', '\n' : ' '}, regex=True, inplace=True)
>>> df
   0  1         2        3
0  1  2       abc  foo bar
1  3  1  def haha  love it
>>> 

詳細

  • '\A\s+|\s+\Z'->先頭と末尾の空白をすべて削除''するように機能しstrip()ます。
    • \A\s+ -文字列の先頭にある1つ以上の空白記号に一致します
    • | -または
    • \s+\Z -文字列の末尾にある1つ以上の空白記号に一致します
  • '\n'->' '改行をスペースに置き換えます。
1
zipa 2017-10-02 16:27.

次のことができますselect_dtypesタイプの列を選択するにobjectして使用しapplymap、それらの列に。

inplaceこれらの関数には引数がないため、これはデータフレームに変更を加えるための回避策になります。

strs = lol.select_dtypes(include=['object']).applymap(lambda x: x.replace('\n', ' ').strip())
lol[strs.columns] = strs
lol
#   0  1         2        3
#0  1  2       abc  foo bar
#1  3  1  def haha  love it
1
Mohamed Ali JAMAOUI 2017-10-02 16:29.

他の良い答えに加えて、これはあなたの最初のアイデアのベクトル化されたバージョンです:

columns = [2,3] 
df.iloc[:, columns] = [df.iloc[:,col].str.strip().str.replace('\n',' ') 
                       for col in columns] 

詳細:

In [49]: df.iloc[:, columns] = [df.iloc[:,col].str.strip().str.replace('\n',' ') 
                                 for col in columns]  

In [50]: df
Out[50]: 
   0  1        2         3
0  1  2      abc  def haha
1  3  1  foo bar   love it

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