Как удалить объект с плавающей запятой в датафрейме? Например: “зима 2021” на “зима”

Вопрос или проблема

df['Column'] = df['Column'].str.replace('\d+', '')

df = pd.DataFrame({'A': ['bat', 'foo', 'bait'],
                   'B': ['abc', 'bar', 'xyz']})
df.replace(to_replace=r'^ba.$', value="new", regex=True)

...
        A    B
0   new  abc
1   foo  new
2  bait  xyz

df.replace(to_replace=r'^Fa.$', value="Fall", regex=True)
...
...

.

Ответ или решение

Чтобы удалить годы из столбца, содержащего информацию о сезонах в DataFrame, и оставить только название сезона, можно воспользоваться встроенными методами pandas для обработки строк, а также использовать регулярные выражения.

Проблема

У вас есть DataFrame с колонкой, в которой записаны сезоны и годы, например, "зима 2021", и ваша цель — преобразовать эти значения в "зима".

Решение

Для достижения этой цели можно воспользоваться методом str.replace() из библиотеки pandas. Этот метод позволяет заменять части строк с использованием регулярных выражений.

Пример решения:

1. Импортируйте необходимые библиотеки:
   Убедитесь, что вы импортировали pandas в вашем проекте.

   import pandas as pd

2. Создайте DataFrame:

   Для примера можно создать DataFrame, аналогичный вашему.

   df = pd.DataFrame({'premiered': ['зима 2021', 'лето 2022', 'осень 2023', 'весна 2021']})

3. Используйте метод str.replace():

   Для удаления года из строки используйте следующий код:

   df['premiered'] = df['premiered'].str.replace(r'\s\d{4}', '', regex=True)

   Здесь регулярное выражение \s\d{4} означает:

   • \s — пробел перед годом
   • \d{4} — последовательность из четырех цифр (представляющих год)

4. Проверьте результат:

   После выполнения вышеуказанной строки кода вы можете просмотреть DataFrame, чтобы удостовериться в корректности обработки данных:

   print(df)

   Вывод будет следующим:

    premiered
   0     зима
   1     лето
   2     осень
   3    весна

Этот подход позволяет быстро и эффективно обрабатывать строки в DataFrame. Использование регулярных выражений предоставляет гибкость для масштабирования решения в случае, если формат данных изменится (например, если год будет записан в другом виде).

Подсказки и рекомендации

• Проверяйте данные на корректность. Перед применением регулярных выражений следует убедиться, что формат данных в колонке остается постоянным.
• Чтение дополнительной документации по регулярным выражениям. Если вы хотите углубиться в тему регулярных выражений, посетите документацию Python.
• Оптимизация производительности. При работе с большими объемами данных с помощью pandas убедитесь, что операции выполняются эффективно, что может потребовать дополнительного анализа и тестирования на производительность.

Этот подход к удалению года из строки в DataFrame позволит вам создать более аккуратные данные для анализа и дальнейшей обработки.