pandas获取数据里作者列中括号里的国家名
时间: 2023-06-29 16:11:16 浏览: 58
可以使用 pandas 中的 `str.extract()` 方法来提取作者列中括号里的国家名。例如,假设数据集中有一个名为 `df` 的 pandas DataFrame,其中包含一个名为 `Author` 的列,该列包含作者姓名和国籍,格式为 `"Author Name (Country)"`,则可以使用以下代码提取国籍信息:
``` python
df['Country'] = df['Author'].str.extract('\((.*?)\)', expand=False)
```
上述代码中的正则表达式 `\((.*?)\)` 表示匹配以左括号开头、右括号结尾的字符串,并提取其中的内容。`expand=False` 参数表示不将结果转换为 DataFrame 形式,而是保留为 Series 形式。执行上述代码后,DataFrame 中会新增一列名为 `Country`,其中包含从 `Author` 列中提取出来的国籍信息。
相关问题
pandas统计数据里作者列[]里的国家名出现次数,没有[]则表示是中国作者
假设你的数据存储在DataFrame中,作者列名为"Author",则可以使用以下代码来统计国家名出现的次数:
```
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')
# 统计国家名出现的次数
country_counts = df['Author'].str.extract('\[(.*?)\]', expand=False).value_counts()
# 如果没有[]则认为是中国作者
china_count = df['Author'].str.contains('\[.*?\]').value_counts()[False]
print('国家名出现次数:')
print(country_counts)
print('中国作者数量:')
print(china_count)
```
其中,`extract`方法用于提取出方括号中的内容,`value_counts`方法用于统计每个国家名出现的次数。如果`contains`方法返回`False`,则表示该作者不是国外作者,即为中国作者。
pandas数据清洗豆瓣top250中的作者国家
可以使用Pandas库中的DataFrame进行豆瓣Top250数据的清洗,具体步骤如下:
1. 导入必要的库和数据
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('douban_top250.csv')
```
2. 取出作者列
```
authors = df['作者']
```
3. 定义一个函数用于提取作者的国家信息
```
import re
def extract_country(author):
pattern = re.compile('\((.*?)\)')
result = pattern.findall(author)
if len(result) > 0:
return result[0]
else:
return None
```
该函数使用正则表达式提取作者括号中的国家信息,并返回该信息。如果作者信息中没有国家信息,则返回None。
4. 对作者列应用上述函数,生成新的国家列
```
df['国家'] = authors.apply(extract_country)
```
5. 去除国家列中的重复值,并查看结果
```
df['国家'].drop_duplicates()
```
这样,就可以得到豆瓣Top250中所有作者的国家信息了。