Pandas 如何增強 NLP 任務的標點符號去除能力？

使用Pandas 快速刪除標點符號

問題：

在文本清理和預處理過程中有效地從文本中刪除標點符號在NLP 任務中通常至關重要。標點符號可以定義為 string.punctuation 中找到的任何字元。

str.replace 的替代方法：

1。 regex.sub

此方法使用 re 函式庫中的 sub 函式來執行基於正規表示式的取代。它涉及預編譯正則表達式模式並在列表理解中調用 regex.sub。

2. str.translate

這個方法是用 C 實現的，速度非常快。它涉及使用分隔符號將所有字串連接成一個大字串，翻譯大字串以刪除標點符號，然後將結果拆分回字串列表。

效能比較：

效能測試顯示str.translate 顯著優於str.replace 和regex.sub.

其他注意事項：

• NaN 值： regex.sub 和str.translate 對NaN 值敏感，並且需要額外的
• DataFrames： 如果DataFrame 中的每一列都需要刪除標點符號，請使用v = pd.Series(df.values.ravel()) ，然後進行轉換和重塑。
• 正規表示式複雜性：正規表示式模式的複雜性會影響效能。確保它與要刪除的特定字元對齊。
• Unicode 字元： 使用這些解決方案將刪除 Unicode 字元。

附錄：

• 所有的函數定義方法
• 效能基準測試程式碼

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