البيانات ، من الضروري إزالة علامات الترقيم لإعدادها للتحليل. تتضمن هذه المهمة تحديد وتصفية أي حرف محدد على أنه علامات ترقيم.

في وظائف مثل Pandas 'str.replace يمكن أن تكون مكلفة حسابيًا. يصبح هذا مهمًا بشكل خاص عند التعامل مع مئات الآلاف من السجلات.

1. regex.sub:

يستخدم الوظيفة الفرعية من مكتبة RE مع نمط regex مسبقًا. توفر هذه الطريقة تحسين أداء كبير على str.replace.

2. str.translate:

يعزز وظيفة str.translate الخاصة بـ Python ، والتي يتم تنفيذها في C ومعروفة السرعة. تتضمن العملية تحويل سلاسل الإدخال إلى سلسلة كبيرة واحدة ، وتطبيق الترجمة لإزالة علامات الترقيم ، ثم تقسيم النتيجة لإعادة بناء الأوتار الأصلية.

3. اعتبارات أخرى:

وأداء الاستبدال على الصفيف المسطح قبل إعادة تشكيله مرة أخرى إلى الشكل الأصلي. يتفوق بشكل ثابت على الطرق الأخرى ، خاصة بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة. من المهم مراعاة المفاضلة بين الأداء واستخدام الذاكرة ، حيث أن str.translate يتطلب المزيد من الذاكرة.

متطلبات وضعك. إذا كان الأداء هو الأولوية القصوى ، فإن str.translate يوفر الخيار الأفضل. ومع ذلك ، إذا كان استخدام الذاكرة مصدر قلق ، فقد تكون الأساليب الأخرى مثل regex.sub أكثر ملاءمة.