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使用过滤器和正则表达式,根据Pandas dataframe中另一个变量的部分文本替换空值

使用过滤器和正则表达式,可以根据Pandas dataframe中另一个变量的部分文本替换空值。具体步骤如下:

  1. 首先,导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import pandas as pd
import re
  1. 创建一个示例的Pandas dataframe:
代码语言:txt
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data = {'Name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Mike Johnson', 'Sarah Williams'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', '', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用过滤器和正则表达式来替换空值。假设我们想根据"Name"列的部分文本替换"City"列中的空值。我们可以使用正则表达式来匹配"Name"列中的部分文本,并将匹配成功的对应值替换到"City"列中的空值位置:
代码语言:txt
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pattern = '|'.join(df['Name'])
df['City'] = df['City'].replace(r'^\s*$', pd.NA, regex=True)
df['City'] = df['City'].fillna(df['Name'].str.extract(f'({pattern})', expand=False))

在上述代码中,我们首先使用replace函数将空值替换为pd.NA,然后使用fillna函数将"Name"列中的部分文本填充到"City"列中的空值位置。

  1. 最后,打印替换后的结果:
代码语言:txt
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print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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            Name  Age          City
0      John Doe   25      New York
1    Jane Smith   30        London
2  Mike Johnson   35  Mike Johnson
3 Sarah Williams   40         Paris

这样,我们根据Pandas dataframe中另一个变量的部分文本成功替换了空值。

关于本问题中涉及到的技术和概念的详细解释如下:

  • 过滤器(Filter):过滤器是一种用于筛选数据的工具,可以根据指定的条件从数据集中提取所需的数据。在本问题中,我们使用过滤器来筛选出"City"列中的空值。
  • 正则表达式(Regular Expression):正则表达式是一种用于匹配、查找和替换文本的工具。它使用一种特定的语法规则来描述字符串的模式。在本问题中,我们使用正则表达式来匹配"Name"列中的部分文本。
  • Pandas dataframe:Pandas是一个用于数据分析和处理的Python库,其中的DataFrame是一种二维数据结构,类似于表格。它提供了丰富的功能和方法,方便对数据进行操作和分析。
  • 缺失值(Missing Value):缺失值是指数据集中的某些值缺失或未记录的情况。在本问题中,我们将空值视为缺失值。
  • pd.NA:pd.NA是Pandas中表示缺失值的特殊对象。它可以用于标记和处理缺失值。
  • fillna函数:fillna函数是Pandas中的一个方法,用于填充缺失值。在本问题中,我们使用fillna函数将"Name"列中的部分文本填充到"City"列中的空值位置。
  • extract函数:extract函数是Pandas中的一个方法,用于从字符串中提取匹配指定模式的子字符串。在本问题中,我们使用extract函数从"Name"列中提取部分文本作为替换值。

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