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家好，我是AI。一、前言+前几日在Python最强王者交流群【Chloe】询问了Pandas处理的问题，如下所示。+原始数据如下：+df=pd.DataFrame({'tweets': [...]})+...

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python最强王者交流群问了一道​​Pandas​​处理的问题，如下图所示。

原始数据如下：

df = pd.DataFrame({
'tweets': ['#Obama says goodbye','Retweets for #cash','A political endorsement in #Indonesia', '1 dog = many #retweets', 'Just a simple #egg']
})

def f(text):
h = re.findall(r' *#\w+',text)
return ''.join(h)

df['new'] = df.tweets.apply(lambda x:f(x))
df

现在结果是带井号的，如下图所示：

二、实现过程

这里基于粉丝的代码，给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示：

df = pd.DataFrame({
'tweets': ['#Obama says goodbye','Retweets for #cash','A political endorsement in #Indonesia', '1 dog = many #retweets', 'Just a simple #egg']
})

def f(text):
h = re.findall(r' *#(\w+)',text)
return ''.join(h)

df['new'] = df.tweets.apply(lambda x:f(x))
df

运行之后，结果就是想要的了。

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用​​Pandas​​处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝提问，感谢给出的思路和代码解析，感谢等人参与学习交流。

小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。