优化代码Starring = df['主演'].str.split(" ").replace('...',' ').str[0].value_counts().nlargest(15)

可以尝试使用pandas的链式操作来优化代码，如下所示：

Starring = df['主演'].str.replace('...', ' ').str.split(" ").explode().value_counts().nlargest(15)

这个代码将'...'替换为空格，然后将主演按空格分割成多个条目，再将这些条目拆分成多行，最后统计每个演员出现的次数并取前15个。这个方法避免了使用replace和str[]，可以更高效地处理数据。

相关问题

Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').dropna().str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)替换空值没效果

如果你使用的是 Pandas 库，可以尝试使用 fillna() 函数来替换空值。例如：

Starring = df['主演'].fillna('').replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)

这样就能将空值替换为一个空字符串，然后进行后续的处理。如果还有问题，请提供更多的详细信息和错误提示。

如何将代码里的none删除Starring = df['主演'].replace('...','none').replace(' ','none').replace('主...','none').str.split(" ").dropna().str[0].value_counts().nlargest(10)

可以使用 `replace()` 函数来将字符串中的 'none' 删除，并使用 `dropna()` 函数删除 NaN 值，示例如下：

Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').str.split(" ").replace('none', '').dropna().str[0].value_counts().nlargest(10)

这样可以将原来的 'none' 字符串删除。