如何计算熊猫数据框中的元音和辅音（大写和小写）？

Question

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 

Answer 1

您可以使用非常简单的正则表达式来计算元音的数量，而辅音的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

PSy may be either a vowel or a consonant ...

Answer 2

使用str.count 和参数re.I 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

Answer 3

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)

Answer 4

另一种选择是将str.extractall 与 or'd 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) 指定表达式不区分大小写，[aeiou] 将所有元音捕获到第一个匹配组（或列）中，然后[a-z] 将捕获第一个匹配的所有其他字母组没有捕获（除了元音之外的所有内容）。

给你：

   vowels  consonants
0       5           8
1       3           6

然后根据需要分配/加入您的原始 DF。