遍历一列以查找每个位置第一次出现的特殊字符
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【中文标题】遍历一列以查找每个位置第一次出现的特殊字符【英文标题】：Loop through a column to find first occurrence of special character for each location 【发布时间】：2021-10-10 02:49:16 【问题描述】：数据框中有两列
location experience
a1 tech
a2 loyalty
a2 ‡€asd
a5 Ù…Ù
a5 completed
a6
a7 --
a8 happy
a8 best
a9 for sure
a9 notgood
b1 amazing:
b1 /§!vision
b5 referral
-
如何遍历位置，如果在第一行经验中识别出特殊字符，则删除所有位置。如果 Experience 中的第二行或其他行以特殊字符开头，我不必删除它。
示例 1： b1 太棒了：
b1 /§!视觉
这里第一行，经验值以字母开头，所以我不必删除任何位置值为b1的行
示例 2： a5 Ù…Ù
a5 完成
这里的第一个经验值以特殊字符开头，所以我必须删除所有位置值为 a5 的行
输出为
location experience
a1 tech
a2 loyalty
a2 ‡€asd
a6
a8 happy
a8 best
a9 for sure
a9 notgood
b1 amazing:
b1 /§!vision
b5 referral
【问题讨论】：
【参考方案1】：您可以使用 Pandas groupby 后跟 first 来获取第一行 experience。然后，使用str.match 检查experience 第一行值是否以字母开头。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample.csv')
print(df)
location = df.groupby('location')
# get the first row of each group
loc_first = location.first()
# check if experience first row value starts with letter (or space?, 'a6' location)
exp_match = loc_first[~loc_first.experience.str.match(r'^[a-zA-Z\s]')]
# remove all rows with location
df = df[~df.location.isin(exp_match.index)]
print(df)
df 输出
location experience
0 a1 tech
1 a2 loyalty
2 a2 ‡€asd
5 a6
7 a8 happy
8 a8 best
9 a9 for sure
10 a9 notgood
11 b1 amazing:
12 b1 /§!vision
13 b5 referral
【讨论】：
【参考方案2】：试试这样：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv', engine='python')
df.fillna(value='', inplace=True)
df[df.experience.str.isalnum()]
【讨论】：
以上是关于遍历一列以查找每个位置第一次出现的特殊字符的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章