我有一個熊貓資料框，其中包含一個名為“內容”的列，其中包含文本。我想從該列中的每個文本中洗掉一些單詞。我想用空字串替換每個字串，但是當我列印我的函式的結果時，我發現這些單詞沒有被洗掉。我的代碼如下：
def replace_words(t):
words = ['Livre', 'Chapitre', 'Titre', 'Chapter', 'Article' ]
for i in t:
if i in words:
t.replace (i, '')
else:
continue
print(t)
st = 'this is Livre and Chapitre and Titre and Chapter and Article'
replace_words(st)
期望結果的一個例子是：'這是和和和和'
使用下面的代碼，我想將上面的函式應用于“內容”列中的每個文本：
df['content'].apply(lambda x: replace_words(x))
有人可以幫我創建一個函式來洗掉我需要的所有單詞，然后將此函式應用于我的 df 列中的所有文本嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用str.replace.
輸入：
df = pd.DataFrame({
'ID' : np.arange(4),
'words' : ['this is Livre and Chapitre and Titre and Chapter and Article',
'this is car and Chapitre and bus and Chapter and Article',
'this is Livre and Chapitre',
'nothing to replace']
})
words = ['Livre', 'Chapitre', 'Titre', 'Chapter', 'Article']
pat = '|'.join(map(re.escape, words))
print(pat)
'Livre|Chapitre|Titre|Chapter|Article'
df['words'] = df['words'].str.replace(pat, '', regex=True)
print(df)
ID words
0 0 this is and and and and
1 1 this is car and and bus and and
2 2 this is and
3 3 nothing to replace
uj5u.com熱心網友回復：
兩個問題：
- 如果你拆分使用
for i in t:eachi是一個字母，而不是一個單詞。 - t.replace 不能就地作業
用這個：
def replace_words(t):
words = ['Livre', 'Chapitre', 'Titre', 'Chapter', 'Article' ]
for i in t.split(' '):
# print(i) # remove to see problem 1
if i in words:
t= t.replace (i, '')
else:
continue
# print(t)
return t
編輯：您可以直接呼叫df['col'].apply(replace_words).
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