如何使用Regex从给定的Pandas DataFrame的单词中删除重复的字符

使用正则表达式（Regex）从 Pandas DataFrame 中删除重复字符的方法如下：

1. 加载数据：首先使用 Pandas 加载需要处理的数据。假设我们有一个简单的 DataFrame，其中包含一列文本数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'text': ['aaabbbccc', 'dddd', 'eeeefffggg', 'hhhiijjjkkk']
})

1. 定义正则表达式：现在，我们需要定义一个正则表达式，用于从文本中删除重复的字符。在本例中，我们将使用 ([a-zA-Z])\1+，它将匹配所有连续出现的相同字母，并将它们替换为一个单独的实例。

import re

pattern = re.compile(r'([a-zA-Z])\1+')

1. 编写函数：接下来，我们将编写一个函数来应用正则表达式并删除重复字符。

def remove_duplicate_chars(text):
    return pattern.sub(r'\1', text)

使用 pattern.sub() 函数和 \1 引用我们在正则表达式中定义的分组，这将使我们只保留每个字符最后出现的一次。

1. 在 DataFrame 上应用函数：最后，我们将使用 apply() 函数将函数应用于整个 DataFrame 列中的每个单元格。结果将返回一个新的 DataFrame，其中所有的文本数据都已经完成了去除重复字符的操作。

df["text"] = df["text"].apply(remove_duplicate_chars)

现在，输出结果如下：

       text
0       abc
1       d
2     efg
3    hijk

完整的示例代码如下：

import pandas as pd
import re

df = pd.DataFrame({
    'text': ['aaabbbccc', 'dddd', 'eeeefffggg', 'hhhiijjjkkk']
})

pattern = re.compile(r'([a-zA-Z])\1+')

def remove_duplicate_chars(text):
    return pattern.sub(r'\1', text)

df["text"] = df["text"].apply(remove_duplicate_chars)

print(df)

这段代码会输出如下结果：

       text
0       abc
1       d
2     efg
3    hijk