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Lernen Sie, wie Sie mit Regex Jahre aus Produktnamen in einem Pandas DataFrame extrahieren und die Anzahl der Geschäfte für jedes Jahr effektiv zählen!
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Extrahieren des Jahres aus Produktnamen in einem Pandas DataFrame mit Regex

In der Welt der Datenanalyse kann die Nutzung leistungsfähiger Python-Bibliotheken komplexe Aufgaben erheblich vereinfachen. Eine häufige Herausforderung ist das Extrahieren spezifischer Informationen aus strukturierten Daten. In diesem Blogbeitrag behandeln wir ein praktisches Problem: wie man das Jahr aus Produktnamen, die in einem Pandas DataFrame gespeichert sind, extrahiert und die Anzahl der Geschäfte für jedes Produkt zählt. Lassen Sie uns gemeinsam Schritt für Schritt zur Lösung kommen!

Das Problem

Sie haben ein Pandas DataFrame mit einer Spalte namens product_location, in der jeder Eintrag eine Liste von Dictionaries ist. Jedes Dictionary enthält einen product-Namen, der das Jahr beinhaltet, sowie einen store-Namen. Ein Beispiel für diese Daten sieht so aus:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Ihr Ziel ist es, das Jahr aus jedem Produktnamen zu extrahieren, die Anzahl der Geschäfte zu zählen und für jede Zeile das Jahr mit der höchsten Anzahl zu ermitteln. Wenn es einen Gleichstand gibt oder kein Jahr die höchste Anzahl hat, soll die Ausgabe leer sein. So sieht die erwartete Ausgabe aus:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Die Lösung

Wir teilen die Lösung in einige klare Schritte auf und nutzen dabei Python-Bibliotheken wie pandas und collections, um unser Ziel effizient zu erreichen.

Schritt 1: Extrahieren der Jahre aus den Produktnamen

Zuerst müssen wir die Jahre aus den Produktnamen in unserer Liste von Dictionaries extrahieren. Dazu teilen wir den Produktstring und nehmen das letzte Element heraus.

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In diesem Code-Snippet extrahieren wir nur das Jahr aus jedem Produktnamen und zählen anschließend die Vorkommen jedes Jahres mit Counter aus dem Modul collections.

Schritt 2: Auswertung der Jahreszählungen

Als nächstes prüfen wir, welches Jahr die höchste Anzahl hat und gehen mit Fällen um, in denen es einen Gleichstand oder keinen eindeutigen Gewinner gibt.

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Hier geben wir 'leer' zurück, wenn die höchste Anzahl für ein Jahr 1 ist (was bedeutet, dass kein einzelnes Jahr herausragt). Andernfalls wird das Jahr mit der höchsten Anzahl ausgegeben.

Schritt 3: Anwendung der Logik auf das DataFrame

Nachdem wir unsere Extraktions- und Zähl-Logik haben, können wir jede Zeile des DataFrames durchlaufen und diese anwenden. So sieht das aus:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

In diesem abschließenden Code-Snippet durchlaufen wir jede Zeile, führen die Extraktion und Zähllogik für das Jahr aus und geben die gewünschte Ausgabe auf Basis der definierten Bedingungen aus.

Fazit

Durch die Integration dieser Schritte können Sie mühelos Jahre aus Produktnamen in einem Pandas DataFrame extrahieren, die Geschäfte zählen und das vorherrschende Jahr für jede Zeile bestimmen. Die Nutzung der robusten Python-Bibliotheken macht diese Aufgaben handhabbar und effizient. Bei Fragen oder wenn Sie weitere Erläuterungen benötigen, hinterlassen Sie gerne einen Kommentar unten!