pandas处理文本特征之特殊字符剔除

EDA实战指南:从数据加载到特征工程的七步闭环 Exploratory Data Analysis(EDA)是数据科学项目的基础性环节,本质是通过统计描述、可视化与业务逻辑结合,完成对数据结构、质量与语义的系统性理解。其核心原理在于将原始数据转化为可建模的特征空间,技术价值体现在规避数据泄露、识别异常模式、发现强相关特征,并支撑后续feature engineering与correlation analysis等关键步骤。典型应用场景覆盖金融风控、电商推荐、工业预测等领域,尤其在Pandas数据清洗、缺失值归因、时间序列探查及内存优化加载等实操环节中起决 阅读详情

假设我们有DataFrame数据data,feature_1列为文本数据列,且其中含有特殊字符。
首先我们认识两个正则表达式:
\w: 用来匹配字母、数字、下划线字符;
\W: 用来匹配所有与\w不匹配的字符。
可以发现,我们所说的特殊字符就在\W的范围内。

import re
def clear_characters(text):
	return re.sub('\W', '', text)
data[feature_1] = data[feature_1].apply(clear_characters)

注:对于apply函数,调用自定义函数时,默认不需要写参数,pandas会自己将feature_1特征的每一行的元素传入。但是,如果clear_characters()函数中需要用到一些其他参数时,可以使用apply函数的args传入,比如:

import re
def clear_characters(text, str_data):
	return re.sub('\W', '', text)
data[feature_1] = data[feature_1].apply(clear_characters, args=('ok',))
风控贷后实战:用Python的pdfplumber和pandas,5分钟搞定支付宝PDF账单转Excel 本文介绍了如何利用Python的pdfplumber和pandas库,快速将支付宝PDF账单转换为Excel,提升金融风控效率。通过5大高阶技巧,包括环境配置、智能解析、数据清洗、性能优化和业务价值挖掘,实现5分钟内完成账单处理,显著降低错误率并提升逾期预测准确性。 阅读详情

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