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。

相关问题

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

尝试按照以下步骤进行：

1. 确认你的数据类型是 pandas dataframe。

2. 将多个 replace 操作合并成一个，用正则表达式替换。

例如：`df['主演'].replace('\s+|...', '', regex=True)`

3. 将 str.split(" ") 改为 str.split()，这样可以去掉空格。

4. 将 replace('none', '') 改为 dropna()，这样可以删除空值。

例如：`df['主演'].replace('\s+|...', '', regex=True).replace('none', '').dropna().str.split().str[0].value_counts().nlargest(10)`

希望这些步骤可以帮助你解决问题。

Starring = df['主演'].replace('...'|' ','NONE')优化代码

您可以使用正则表达式来替换多个空格和省略号，如下所示：

import re

starring = df['主演'].replace('\.{3,}|\s+', 'NONE', regex=True)

这里的正则表达式`'\.{3,}|\s+'`将匹配三个或更多连续的点号（即省略号）或一个或多个连续的空格，并将它们替换为字符串“NONE”。`regex=True`参数告诉`replace()`方法使用正则表达式进行替换。