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將Python中的特殊字符替換為“N/A”

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將Python中的特殊字符替換為“N/A”

Python

慕的地6264312 2023-07-05 15:46:35

我想將僅包含表情符號的所有行更改為df['Comments'][2]N/A。df['Comments'][:6]0 nice1 Insane32 ??????3 @bertelsen19864 20 or 30 mm rise on the Renthal Fatbar?5 Luckily I have one to ??????以下代碼不會返回我期望的輸出：df['Comments'].replace(';', ':', '!', '*', np.NaN)預期輸出：df['Comments'][:6]0 nice1 Insane32 nan3 @bertelsen19864 20 or 30 mm rise on the Renthal Fatbar?5 Luckily I have one to ??????

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人到中年有點甜

TA貢獻1895條經驗獲得超7個贊

函數（remove_emoji）

嘗試
安裝第一個emoji庫 -pip install emoji

import re

import emoji

df.Comments.apply(lambda x: x if (re.sub(r'(:[!_\-\w]+:)', '', emoji.demojize(x)) != "") else np.nan)

0? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?nice

1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Insane3

2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? NaN

3? ? ? ? ? ? ? ?@bertelsen1986

4? ? Luckily I have one to ??????

Name: a, dtype: object

反對回復 2023-07-05

手掌心

TA貢獻1942條經驗獲得超3個贊

您可以通過迭代每行中的 unicode 字符來檢測僅包含表情符號的行（使用emoji和unicodedata包）：

df = {}

df['Comments'] = ["Test", "Hello ??", "??????"]

import unicodedata

import numpy as np

from emoji import UNICODE_EMOJI

for i in range(len(df['Comments'])):

? ? pure_emoji = True

? ? for unicode_char in unicodedata.normalize('NFC', df['Comments'][i]):

? ? ? ? if unicode_char not in UNICODE_EMOJI:

? ? ? ? ? ? pure_emoji = False

? ? ? ? ? ? break

? ? if pure_emoji:

? ? ? ? df['Comments'][i] = np.NaN

print(df['Comments'])

反對回復 2023-07-05

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