您的功能 缓慢 且不完整。首先，关于问题-

1. 您不会降低数据的大小写。
2. 您没有正确摆脱数字和标点符号。
3. 您没有返回字符串（您应该使用来加入列表str.join并返回它）
4. 此外，具有文本处理功能的列表理解是引入可读性问题的主要方法，更不用说可能的冗余了（对于if出现的每个条件，您可以多次调用函数。

接下来，您的功能有两个明显的低效率，尤其是停用词删除代码。

1. 您的stopwords结构是一个 列表 ， 列表in检查很 慢 。首先要做的是将其转换为set，使not in检查保持恒定时间。

2. 您正在使用的nltk.word_tokenize速度太慢了。

3. 最后，apply即使您在使用NLTK的情况下（几乎没有可用的矢量化解决方案），也不应始终依赖。几乎总有其他方法可以做完全相同的事情。通常，即使是python循环也更快。但这并不是一成不变的。

首先，将您的增强功能stopwords作为一 组 创建-

user_defined_stop_words = ['st','rd','hong','kong']

i = nltk.corpus.stopwords.words('english')
j = list(string.punctuation) + user_defined_stop_words

stopwords = set(i).union(j)

下一个解决方法是摆脱列表理解，并将其转换为多行函数。这使事情变得更容易使用。函数的每一行都应专门用于解决特定任务（例如，去除数字/标点符号或去除停用词或小写字母）-

def preprocess(x):
    x = re.sub('[^a-z\s]', '', x.lower())                  # get rid of noise
    x = [w for w in x.split() if w not in set(stopwords)]  # remove stopwords
    return ' '.join(x)                                     # join the list

举个例子。然后，这将apply列在您的专栏中-

df['Clean_addr'] = df['Adj_Addr'].apply(preprocess)

作为替代方案，这是一种不依赖的方法apply。对于小句子，这应该很好。

将数据加载到系列中-

v = miss_data['Adj_Addr']
v

0            23FLOOR 9 DES VOEUX RD WEST     HONG KONG
1    PAG CONSULTING FLAT 15 AIA CENTRAL 1 CONNAUGHT...
2    C/O CITY LOST STUDIOS AND FLAT 4F 13-15 HILLIE...
Name: Adj_Addr, dtype: object

现在是沉重的负担。

1. 小写与 str.lower
2. 使用消除噪音 str.replace
3. 使用将单词分成单独的单元格 str.split
4. 使用pd.DataFrame.isin+应用停用词删除pd.DataFrame.where

5. 最后，使用连接数据框agg。

   v = v.str.lower().str.replace(‘[^a-z\s]’, ‘’).str.split(expand=True)

   v.where(~v.isin(stopwords) & v.notnull(), ‘’)\
   .agg(‘ ‘.join, axis=1)\
   .str.replace(‘\s+’, ‘ ‘)\
   .str.strip()

   0 floor des voeux west
   1 pag consulting flat aia central connaught central
   2 co city lost studios flat f hillier sheung
   dtype: object

要在多个列上使用此代码，请将此代码放在函数中，preprocess2然后调用apply-

def preprocess2(v):
     v = v.str.lower().str.replace('[^a-z\s]', '').str.split(expand=True)

     return v.where(~v.isin(stopwords) & v.notnull(), '')\
             .agg(' '.join, axis=1)\
             .str.replace('\s+', ' ')\
             .str.strip()



c = ['Col1', 'Col2', ...] # columns to operate
df[c] = df[c].apply(preprocess2, axis=0)

您仍然需要一个apply电话，但是列数很少，它的伸缩性应该不会太差。如果您不喜欢apply，那么这里有个适合您的循环变体-

for _c in c:
    df[_c] = preprocess2(df[_c])

让我们看看我们的非循环版本和原始版本之间的区别-

s = pd.concat([s] * 100000, ignore_index=True)

s.size
300000

首先，进行健全性检查-

preprocess2(s).eq(s.apply(preprocess)).all()
True

现在是时候了。

%timeit preprocess2(s)   
1 loop, best of 3: 13.8 s per loop



%timeit s.apply(preprocess)
1 loop, best of 3: 9.72 s per loop

这是令人惊讶的，因为apply它很少比非循环解决方案快。但这在这种情况下是有道理的，因为我们已经做了很多优化preprocess，并且熊猫中的字符串操作很少进行矢量化处理（通常是矢量化的，但是性能提升并没有您期望的那么多）。

让我们看看是否可以做得更好，绕过apply，使用np.vectorize

preprocess3 = np.vectorize(preprocess)

%timeit preprocess3(s)
1 loop, best of 3: 9.65 s per loop

相同，apply但是由于“隐藏”循环周围的开销减少而碰巧快了一点。