这是我的数据
No Body
1 DaTa, Analytics
2 StackOver.
这是我的预期输出
No Body Vowels Consonant
1 DaTa, Analytics. 5 8
2 StackOver. 3 6
答案 0 :(得分:5)
你可以使用一个非常简单的RegEx来计算元音数量,辅音数量是所有字母的数量减去元音的数量:
In [121]: df['Vowels'] = df.Body.str.lower().str.count(r'[aeiou]')
In [122]: df['Consonant'] = df.Body.str.lower().str.count(r'[a-z]') - df['Vowels']
In [123]: df
Out[123]:
No Body Vowels Consonant
0 1 DaTa, Analytics 5 8
1 2 StackOver. 3 6
答案 1 :(得分:4)
另一种选择是将str.extractall
与条件一起应用以有效地将事物分成两列,然后按索引分组并计算列数,例如:
counts = (
df.Body.str.extractall('(?i)(?P<vowels>[aeiou])|(?P<consonants>[a-z])')
.groupby(level=0).count()
)
这是因为正则表达式的(?i)
指定表达式应该不区分大小写,并且[aeiou]
将所有元音捕获到第一个匹配组(或列)中,然后[a-z]
将捕获第一组未捕获的所有其他字母(除元音外的所有字母)。
给你:
vowels consonants
0 5 8
1 3 6
然后根据原始DF分配/加入。
答案 2 :(得分:3)
使用str.count
参数re.I
进行忽略大小写:
import re
df['Vowels'] = df['Body'].str.count(r'[aeiou]', flags=re.I)
df['Consonant'] = df['Body'].str.count(r'[bcdfghjklmnpqrstvwxzy]', flags=re.I)
print (df)
No Body Vowels Consonant
0 1 DaTa, Analytics 5 8
1 2 StackOver. 3 6
答案 3 :(得分:2)
试试这个:
vowels = set("AEIOUaeiou")
cons = set("bcdfghjklmnpqrstvwxyzBCDFGHJKLMNPQRSTVWXYZ")
df['Vowels'] = [sum(1 for c in x if c in vowels) for x in df['Body']]
df['Consonents'] = [sum(1 for c in x if c in cons) for x in df['Body']]
print (df)