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Python pandas: tout supprimer après un délimiteur dans une chaîne

J'ai des trames de données qui contiennent par exemple:

"vendor a::ProductA"
"vendor b::ProductA
"vendor a::Productb"

Je dois supprimer tout (et y compris) les deux :: pour que je me retrouve avec:

"vendor a"
"vendor b"
"vendor a"

J'ai essayé str.trim (qui semble ne pas exister) et str.split sans succès. quelle serait la façon la plus simple d'y parvenir?

pythonpython-3.xpandas
13
f0rd42

Vous pouvez utiliser pandas.Series.str.split comme vous utiliseriez normalement split. Juste divisé sur la chaîne '::', et indexez la liste créée à partir de la méthode split:

>>> df = pd.DataFrame({'text': ["vendor a::ProductA", "vendor b::ProductA", "vendor a::Productb"]})
>>> df
                 text
0  vendor a::ProductA
1  vendor b::ProductA
2  vendor a::Productb
>>> df['text_new'] = df['text'].str.split('::').str[0]
>>> df
                 text  text_new
0  vendor a::ProductA  vendor a
1  vendor b::ProductA  vendor b
2  vendor a::Productb  vendor a

Voici une solution non pandas:

>>> df['text_new1'] = [x.split('::')[0] for x in df['text']]
>>> df
                 text  text_new text_new1
0  vendor a::ProductA  vendor a  vendor a
1  vendor b::ProductA  vendor b  vendor b
2  vendor a::Productb  vendor a  vendor a

Modifier: voici l'explication étape par étape de ce qui se passe dans pandas ci-dessus:

# Select the pandas.Series object you want
>>> df['text']
0    vendor a::ProductA
1    vendor b::ProductA
2    vendor a::Productb
Name: text, dtype: object

# using pandas.Series.str allows us to implement "normal" string methods 
# (like split) on a Series
>>> df['text'].str
<pandas.core.strings.StringMethods object at 0x110af4e48>

# Now we can use the split method to split on our '::' string. You'll see that
# a Series of lists is returned (just like what you'd see outside of pandas)
>>> df['text'].str.split('::')
0    [vendor a, ProductA]
1    [vendor b, ProductA]
2    [vendor a, Productb]
Name: text, dtype: object

# using the pandas.Series.str method, again, we will be able to index through
# the lists returned in the previous step
>>> df['text'].str.split('::').str
<pandas.core.strings.StringMethods object at 0x110b254a8>

# now we can grab the first item in each list above for our desired output
>>> df['text'].str.split('::').str[0]
0    vendor a
1    vendor b
2    vendor a
Name: text, dtype: object

Je suggérerais de vérifier les pandas.Series.str docs , ou, mieux encore, Travailler avec les données de texte dans pandas .

36
blacksite

Vous pouvez utiliser str.replace(":", " ") pour supprimer le "::". Pour diviser, vous devez spécifier le caractère dans lequel vous souhaitez diviser: str.split(" ")

La fonction de trim est appelée strip en python: str.strip()

De plus, vous pouvez faire str[:7] Pour obtenir juste "vendor x" Dans vos chaînes.

Bonne chance

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Mohamed AL ANI