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...','').str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)如何删除掉替换后的空值

### 回答1：
可以通过在字符串替换之后使用dropna()函数来删除替换后的空值。例如：

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

这样，替换后的空值就会被删除掉。

### 回答2：
在Python中，我们可以使用以下方法删除替换后的空值。假设结果存储在`Starring`变量中：

Starring.dropna(inplace=True)

这将会在`Starring`变量中删除任何包含空值（NaN）的行。使用`inplace=True`参数可以直接在原始变量上进行修改，而不是创建一个新的变量。

所以，如果我们想要删除替换后的空值，我们只需要在执行替换操作之后加上这一行代码即可。完整的代码如下所示：

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

### 回答3：
要删除替换后的空值，可以使用dropna()方法。将Starring赋值给一个变量，然后使用dropna()方法删除空值后的结果。

代码示例：
starring_cleaned = Starring.dropna()

这将删除替换后的空值，并将结果赋值给starring_cleaned变量。

Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').dropna().str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)没有将空值删除

如果在运行 `df['主演']` 时已经使用了 `.dropna()` 方法删除了空值，那么 `Starring` 这一行就不需要再次删除空值。如果你还没有删除空值，可以在代码中加入 `.dropna()` 方法来删除空值，例如：

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

这样就会在统计前删除所有空值。