Pandas：如何根据条目长度过滤数据帧

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas来根据数据帧（dataframe）中单个条目的长度进行过滤。这是一个非常实用的技巧，特别是当我们需要对数据进行清洗或者筛选时。假设我们有一个名为“examples”的数据帧，其中包含一个名为“text”的列，我们想要筛选出该列中长度大于10的所有条目。

阅读更多：Pandas 教程

如何获取长度？

在开始筛选之前，首先需要找到数据集中每个条目的长度。在Python中，可以使用len（）函数获取字符串的长度。因此，在我们的示例中，我们可以使用Pandas中的apply函数来对整个“text”列应用len（）函数，以获取每个条目的长度。

import pandas as pd

examples = pd.DataFrame({'text': ['hello', 'world', 'this is a long sentence', 'short']})

examples['length'] = examples['text'].apply(len)

print(examples)

运行以上代码，便可以得到以下的输出结果：

                      text  length
0                    hello       5
1                    world       5
2  this is a long sentence      23
3                    short       5

可以看到，len（）函数可以很好地返回每个条目的长度，并将其添加到了一个名为“length”的新列中。

如何进行过滤？

现在我们已经有了整个数据集的每个条目长度，接下来我们可以使用Pandas中的条件过滤（conditional filtering）来对数据进行筛选。在本例中，我们想要筛选出长度大于10的条目，在Pandas中，可以使用“boolean indexing”的方法来进行筛选。具体方法是创建一个名为“mask”的布尔数组，其元素的值为对应条目长度是否满足筛选条件的布尔值，然后使用该数组进行数据的过滤。

mask = (examples['length'] > 10)
filtered_examples = examples[mask]

print(filtered_examples)

运行以上代码，即可得到所有长度大于10的条目：

                      text  length
2  this is a long sentence      23

如果我们需要筛选出所有长度小于等于10的条目，只需要将代码中的条件修改为“小于等于10”即可：

mask = (examples['length'] <= 10)
filtered_examples = examples[mask]

print(filtered_examples)

运行之后，我们可以得到所有长度小于等于10的条目：

    text  length
0  hello       5
1  world       5
3  short       5

如何使用lambda表达式快速完成过滤？

以上代码虽然可以实现长度过滤的功能，但是需要编写相对较多的代码，并且需要创建“mask”这个额外的数组，比较繁琐。在实际使用中，我们通常可以使用lambda表达式来更简洁地完成过滤。lambda表达式是Python中的一种匿名函数，可以快速地定义简单的函数。

以下代码展示了如何使用lambda表达式来完成长度过滤：

filtered_examples = examples[examples['text'].apply(lambda x: len(x) > 10)]

print(filtered_examples)

这段代码的作用和之前的代码是完全等价的，也可以筛选出长度大于10的条目。使用lambda表达式可以大大简化代码，并且不需要创建中间变量。

总结

以上就是使用Pandas根据条目长度进行过滤的方法，既可以通过apply函数和len函数快速获取每个条目的长度，也可以通过boolean indexing和lambda表达式对数据进行过滤，达到快速清洗和筛选的目的。希望这篇文章对您有所帮助！