df = df.replace('┌|─|┬|├|└|┘|┐|┼|┤|┴', '', regex=True) df = df[0].str.split('│', expand=True, regex=False)
时间: 2023-11-11 19:04:09 浏览: 33
这段代码的作用是将DataFrame中的某一列中的特定字符替换为空格,并将该列按照竖线分隔符进行拆分,生成新的DataFrame。具体来说,代码中第一行使用replace方法将df中的某一列中的特定字符('┌|─|┬|├|└|┘|┐|┼|┤|┴')替换为空格,其中regex=True表示使用正则表达式进行匹配。第二行代码中,df表示取df中的第一列,即刚刚进行了替换操作的列,然后使用str.split方法按照竖线分隔符进行拆分,expand=True表示将拆分后的结果扩展为多列,最后生成新的DataFrame。
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df = df.replace('┌|─|┬|├|└|┘|┐|┼|┤|┴', '', regex=True) df = df[0].str.split('│', expand=True, regex=False)
这是一段Python代码,它的作用是将一个DataFrame中的表格边框和分隔符去除,并将每一行按照竖线分隔成多个列。具体来说,第一行代码使用`replace()`函数将表格边框和分隔符替换为空字符串;第二行代码使用`str.split()`函数将每一行按照竖线分隔成多个列,并将结果存储在一个新的DataFrame中。需要注意的是,这段代码中使用了正则表达式来匹配需要替换的字符。
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:
```python
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。