Pandas根据列查找整行数据方法

本文针对 Pandas DataFrame 数据处理中常见的需求，提供了一种高效的解决方案：**根据指定列查找 DataFrame 整行数据**。传统方法可能效率较低，尤其是在处理大型数据集时。本文创新性地结合正则表达式和 `multimode` 函数，**避免了不必要的循环**，显著提升了查找效率。通过构建包含目标值的正则表达式，并利用 `re.findall` 和 `multimode` 函数找出最常见的匹配项，最终返回包含这些匹配项的 DataFrame 行。本文提供了详细的实现步骤、代码示例和解释，方便读者理解和应用，适用于数据分析、数据挖掘等多种场景，有效解决 DataFrame 数据检索的性能瓶颈。

本文旨在提供一种高效的方法，用于在 Pandas DataFrame 中，根据某一列（例如 `cat1`）的值，查找并返回包含该值的完整行数据。我们将介绍如何利用正则表达式和 `multimode` 函数，优化查找过程，避免不必要的循环，从而提高代码的执行效率。

在数据分析和处理中，经常需要根据特定条件从 DataFrame 中检索数据。一个常见的需求是：已知 DataFrame 的某一列的某个值，需要找到包含该值的整行数据。本文将提供一种高效且简洁的方法来实现这个目标，并避免传统方法中可能存在的性能瓶颈。

解决方案

核心思路是：首先，构建一个包含所有目标值的正则表达式；然后，使用 re.findall 函数在文本中查找所有匹配项；最后，使用 multimode 函数找出最常见的匹配项，并返回 DataFrame 中包含这些匹配项的行。

以下是具体的实现步骤和代码示例：

1. 导入必要的库

import re
from statistics import multimode
import pandas as pd

2. 定义 DataFrame (示例)

data = {'cat0': ['x0', 'x1', 'x2', 'x3', 'x4'],
        'cat1': ['Two', 'Seven', 'Eight', 'Eight', 'twelve'],
        'cat2': ['y0', 'y1', 'y2', 'y2', 'y7']}
A = pd.DataFrame(data)

3. 定义 subject_findall 函数

def subject_findall(string, df=A):
    s = df['cat1'].str.replace(r"[^nA-Za-z-ÖØ-öø-ÿ+]+", "",
                               regex=True).str.lower()
    words = set(s)
    regex = '|'.join(map(re.escape, words))
    top = multimode(re.findall(regex, string.lower()))
    if not top:
        return 'nosubjectfound'
    else:
        print(f'most common: {", ".join(top)}')
        return df[s.isin(top)]

代码解释：

• s = df['cat1'].str.replace(r"[^nA-Za-z-ÖØ-öø-ÿ+]+", "", regex=True).str.lower()：
  • 这行代码首先从 DataFrame df 的 cat1 列中提取所有字符串。
  • 然后，使用 str.replace 方法，通过正则表达式 r"[^nA-Za-z-ÖØ-öø-ÿ+]+" 移除所有非字母字符。regex=True 表示使用正则表达式进行替换。
  • 最后，使用 str.lower() 将所有字符串转换为小写，以便进行不区分大小写的匹配。
• words = set(s)：
  • 将处理后的字符串列表 s 转换为集合 words。使用集合可以去除重复的单词，提高后续步骤的效率。
• regex = '|'.join(map(re.escape, words))：
  • map(re.escape, words)：对集合 words 中的每个单词应用 re.escape 函数。re.escape 函数用于转义正则表达式中的特殊字符，确保这些字符被视为普通字符进行匹配，而不是具有特殊含义的元字符。
  • '|'.join(...)：使用 | 符号将转义后的单词连接起来，创建一个正则表达式。| 在正则表达式中表示“或”的关系，即匹配任何一个连接的单词。
• top = multimode(re.findall(regex, string.lower()))：
  • string.lower()：将输入的字符串 string 转换为小写，以便与 DataFrame 中的单词进行不区分大小写的匹配。
  • re.findall(regex, string.lower())：使用 re.findall 函数在小写的输入字符串中查找所有与正则表达式 regex 匹配的单词。re.findall 返回一个包含所有匹配项的列表。
  • multimode(...)：使用 statistics.multimode 函数找出列表中出现频率最高的单词。multimode 函数可以处理多个出现频率相同的单词，并返回一个包含所有这些单词的列表。
• if not top:：
  • 检查 top 列表是否为空。如果为空，表示在输入字符串中没有找到与 DataFrame 中任何单词匹配的项。
  • return 'nosubjectfound'：如果 top 列表为空，则返回字符串 'nosubjectfound'，表示未找到任何匹配项。
• else:：
  • 如果 top 列表不为空，表示找到了至少一个匹配项。
  • print(f'most common: {", ".join(top)}')：打印出现频率最高的单词，用逗号分隔。
  • return df[s.isin(top)]：使用 s.isin(top) 创建一个布尔索引，用于选择 DataFrame df 中 cat1 列的值包含在 top 列表中的所有行。然后，返回这些行组成的新的 DataFrame。

4. 调用函数并打印结果

text = 'This is an example with Seven Two Seven and Eight Eight.'
out = subject_findall(text)
print(out)

代码解释：

• 定义一个测试字符串 text，用于测试 subject_findall 函数。
• 调用 subject_findall 函数，并将测试字符串 text 作为输入。将函数的返回值存储在变量 out 中。
• 打印变量 out 的值，即函数返回的 DataFrame。

输出结果：

most common: seven, eight
  cat0   cat1 cat2
1   x1  Seven   y1
2   x2  Eight   y2
3   x3  Eight   y2

总结

本文提供了一种使用正则表达式和 multimode 函数，从 Pandas DataFrame 中根据指定列的条目查找并返回整行数据的高效方法。该方法避免了不必要的循环，提高了代码的执行效率，尤其适用于处理大型数据集。在实际应用中，可以根据具体需求进行适当的调整和优化。

注意事项：

• 确保 DataFrame 的目标列（例如 cat1）是字符串类型。如果不是，需要先将其转换为字符串类型。
• 正则表达式的构建需要根据实际情况进行调整，以确保能够正确匹配目标值。
• multimode 函数返回的是一个列表，即使只有一个最常见的匹配项。因此，在后续处理中需要注意这一点。

今天关于《Pandas根据列查找整行数据方法》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！