Python 熊猫数据清理

我有一个由文本数据组成的dataframe列，需要根据以下条件对其进行过滤：

• 字符“M”，如果它出现在字符串中，则只能位于n-2位置
• 字符串的n-1位置必须始终为“D”

例：

KFLL

KSDS

KMDK

MDDL

例如，在这种情况下，我必须删除第一个字符串，因为n-1位置的字符不是“D”，而最后一个字符串，因为字符“M”出现在n-2位置之外

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如何将其应用于整个数据帧列？

下面是一个列表：

l = ['KFLL', 'KSDS', 'KMDK', 'MDDL']

[x for x in l if ((('M' not in x) or (x[-3] == 'M')) and (x[-2] == 'D'))]

输出：

['KSDS', 'KMDK']

  Sequence
0     KFLL
1     KSDS
2     KMDK
3     MDDL
4     MMMD
  Sequence
1     KSDS
2     KMDK

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这正是你想要的。也许可以用列表的理解写得更短，但至少这是可读的。它假定字符串都超过3个字符，否则将得到索引器。在这种情况下，您需要添加try/except

from collections import Counter

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data=list(["KFLL", "KSDS", "KMDK", "MDDL"]), columns=["code"])
print("original")
print(df)
mask = list()
for code in df["code"]:
    flag = False
    if code[-2] == "D":
        counter = Counter(list(code))
        if counter["M"] == 0 or (counter["M"] == 1 and code[-3] == "M"):
            flag = True
    mask.append(flag)
df["mask"] = mask
df2 = df[df["mask"]].copy()
df2.drop("mask", axis=1, inplace=True)
print("new")
print(df2)

输出如下所示

original
   code
0  KFLL
1  KSDS
2  KMDK
3  MDDL
new
   code
1  KSDS
2  KMDK

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谢谢大家的帮助

我最终实现了如下：

l = {"Sequence": [ 'KFLL', 'KSDS', 'KMDK', 'MDDL', "MMMD"]}

df = pd.DataFrame(data= l)

print(df)

df = df[df.Sequence.str[-2] == 'D']

df = df[~df.Sequence.apply(lambda x: ("M" in x and x[-3]!='M') or x.count("M") >1 )]

print(df)

输出：

['KSDS', 'KMDK']

  Sequence
0     KFLL
1     KSDS
2     KMDK
3     MDDL
4     MMMD
  Sequence
1     KSDS
2     KMDK

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到目前为止你试过什么？我没有看到任何尝试？