DataWhale_Pandas Task08 文本数据
第八章 文本数据
一、str对象
1. str对象的设计意图¶
str
对象是定义在 Index
或 Series
上的属性,专门用于逐元素处理文本内容,其内部定义了大量方法,因此对一个序列进行文本处理,首先需要获取其 str
对象。在Python标准库中也有 str
模块,为了使用上的便利,有许多函数的用法 pandas
照搬了它的设计,例如字母转为大写的操作:
In [3]: var = 'abcd'In [4]: str.upper(var) # Python内置str模块
Out[4]: 'ABCD'In [5]: s = pd.Series(['abcd', 'efg', 'hi'])In [6]: s.str
Out[6]: <pandas.core.strings.accessor.StringMethods at 0x1ebfe3132c8>In [7]: s.str.upper() # pandas中str对象上的upper方法
Out[7]:
0 ABCD
1 EFG
2 HI
dtype: object
根据文档 API
材料,在 pandas
的50个 str
对象方法中,有31个是和标准库中的 str
模块方法同名且功能一致,这为批量处理序列提供了有力的工具。
2. []索引器
对于 str
对象而言,可理解为其对字符串进行了序列化的操作,例如在一般的字符串中,通过 []
可以取出某个位置的元素:
In [8]: var[0]
Out[8]: 'a'
同时也能通过切片得到子串:
In [9]: var[-1: 0: -2]
Out[9]: 'db'
通过对 str
对象使用 []
索引器,可以完成完全一致的功能,并且如果超出范围则返回缺失值:
In [10]: s.str[0]
Out[10]:
0 a
1 e
2 h
dtype: objectIn [11]: s.str[-1: 0: -2]
Out[11]:
0 db
1 g
2 i
dtype: objectIn [12]: s.str[2]
Out[12]:
0 c
1 g
2 NaN
dtype: object
3. string类型
在上一章提到,从 pandas
的 1.0.0
版本开始,引入了 string
类型,其引入的动机在于:原来所有的字符串类型都会以 object
类型的 Series
进行存储,但 object
类型只应当存储混合类型,例如同时存储浮点、字符串、字典、列表、自定义类型等,因此字符串有必要同数值型或 category
一样,具有自己的数据存放类型,从而引入了 string
类型。
总体上说,绝大多数对于 object
和 string
类型的序列使用 str
对象方法产生的结果是一致,但是在下面提到的两点上有较大差异:
首先,应当尽量保证每一个序列中的值都是字符串的情况下才使用 str
属性,但这并不是必须的,其必要条件是序列中至少有一个可迭代(Iterable)对象,包括但不限于字符串、字典、列表。对于一个可迭代对象, string
类型的 str
对象和 object
类型的 str
对象返回结果可能是不同的。
In [13]: s = pd.Series([{1: 'temp_1', 2: 'temp_2'}, ['a', 'b'], 0.5, 'my_string'])In [14]: s.str[1]
Out[14]:
0 temp_1
1 b
2 NaN
3 y
dtype: objectIn [15]: s.astype('string').str[1]
Out[15]:
0 1
1 '
2 .
3 y
dtype: string
除了最后一个字符串元素,前三个元素返回的值都不同,其原因在于当序列类型为 object
时,是对于每一个元素进行 []
索引,因此对于字典而言,返回temp_1字符串,对于列表则返回第二个值,而第三个为不可迭代对象,返回缺失值,第四个是对字符串进行 []
索引。而 string
类型的 str
对象先把整个元素转为字面意义的字符串,例如对于列表而言,第一个元素即 “{“,而对于最后一个字符串元素而言,恰好转化前后的表示方法一致,因此结果和 object
类型一致。
除了对于某些对象的 str
序列化方法不同之外,两者另外的一个差别在于, string
类型是 Nullable
类型,但 object
不是。这意味着 string
类型的序列,如果调用的 str
方法返回值为整数 Series
和布尔 Series
时,其分别对应的 dtype
是 Int
和 boolean
的 Nullable
类型,而 object
类型则会分别返回 int/float
和 bool/object
,取决于缺失值的存在与否。同时,字符串的比较操作,也具有相似的特性, string
返回 Nullable
类型,但 object
不会。
In [16]: s = pd.Series(['a'])In [17]: s.str.len()
Out[17]:
0 1
dtype: int64In [18]: s.astype('string').str.len()
Out[18]:
0 1
dtype: Int64In [19]: s == 'a'
Out[19]:
0 True
dtype: boolIn [20]: s.astype('string') == 'a'
Out[20]:
0 True
dtype: booleanIn [21]: s = pd.Series(['a', np.nan]) # 带有缺失值In [22]: s.str.len()
Out[22]:
0 1.0
1 NaN
dtype: float64In [23]: s.astype('string').str.len()
Out[23]:
0 1
1 <NA>
dtype: Int64In [24]: s == 'a'
Out[24]:
0 True
1 False
dtype: boolIn [25]: s.astype('string') == 'a'
Out[25]:
0 True
1 <NA>
dtype: boolean
最后需要注意的是,对于全体元素为数值类型的序列,即使其类型为 object
或者 category
也不允许直接使用 str
属性。如果需要把数字当成 string
类型处理,可以使用 astype
强制转换为 string
类型的 Series
:
In [26]: s = pd.Series([12, 345, 6789])In [27]: s.astype('string').str[1]
Out[27]:
0 2
1 4
2 7
dtype: string
二、正则表达式基础
这一节的两个表格来自于 learn-regex-zh 这个关于正则表达式项目,其使用 MIT
开源许可协议。这里只是介绍正则表达式的基本用法,需要系统学习的读者可参考 正则表达式必知必会 一书。
1. 一般字符的匹配¶
正则表达式是一种按照某种正则模式,从左到右匹配字符串中内容的一种工具。对于一般的字符而言,它可以找到其所在的位置,这里为了演示便利,使用了 python
中 re
模块的 findall
函数来匹配所有出现过但不重叠的模式,第一个参数是正则表达式,第二个参数是待匹配的字符串。例如,在下面的字符串中找出 apple
:
In [28]: import reIn [29]: re.findall(r'Apple', 'Apple! This Is an Apple!')
Out[29]: ['Apple', 'Apple']
2. 元字符基础
元字符 |
描述 |
---|---|
. |
匹配除换行符以外的任意字符 |
[ ] |
字符类,匹配方括号中包含的任意字符。 |
[^ ] |
否定字符类,匹配方括号中不包含的任意字符 |
* |
匹配前面的子表达式零次或多次 |
+ |
匹配前面的子表达式一次或多次 |
? |
匹配前面的子表达式零次或一次 |
{n,m} |
花括号,匹配前面字符至少 n 次,但是不超过 m 次 |
(xyz) |
字符组,按照确切的顺序匹配字符xyz。 |
| |
分支结构,匹配符号之前的字符或后面的字符 |
\ |
转义符,它可以还原元字符原来的含义 |
^ |
匹配行的开始 |
$ |
匹配行的结束 |
In [30]: re.findall(r'.', 'abc')
Out[30]: ['a', 'b', 'c']In [31]: re.findall(r'[ac]', 'abc')
Out[31]: ['a', 'c']In [32]: re.findall(r'[^ac]', 'abc')
Out[32]: ['b']In [33]: re.findall(r'[ab]{2}', 'aaaabbbb') # {n}指匹配n次
Out[33]: ['aa', 'aa', 'bb', 'bb']In [34]: re.findall(r'aaa|bbb', 'aaaabbbb')
Out[34]: ['aaa', 'bbb']In [35]: re.findall(r'a\\?|a\*', 'aa?a*a')
Out[35]: ['a', 'a', 'a', 'a']In [36]: re.findall(r'a?.', 'abaacadaae')
Out[36]: ['ab', 'aa', 'c', 'ad', 'aa', 'e']
3. 简写字符集
此外,正则表达式中还有一类简写字符集,其等价于一组字符的集合:
简写 |
描述 |
---|---|
\w |
匹配所有字母、数字、下划线: [a-zA-Z0-9_] |
\W |
匹配非字母和数字的字符: [^\w] |
\d |
匹配数字: [0-9] |
\D |
匹配非数字: [^\d] |
\s |
匹配空格符: [\t\n\f\r\p{Z}] |
\S |
匹配非空格符: [^\s] |
\B |
匹配一组非空字符开头或结尾的位置,不代表具体字符 |
In [37]: re.findall(r'.s', 'Apple! This Is an Apple!')
Out[37]: ['is', 'Is']In [38]: re.findall(r'\w{2}', '09 8? 7w c_ 9q p@')
Out[38]: ['09', '7w', 'c_', '9q']In [39]: re.findall(r'\w\W\B', '09 8? 7w c_ 9q p@')
Out[39]: ['8?', 'p@']In [40]: re.findall(r'.\s.', 'Constant dropping wears the stone.')
Out[40]: ['t d', 'g w', 's t', 'e s']In [41]: re.findall(r'上海市(.{2,3}区)(.{2,3}路)(\d+号)',....: '上海市黄浦区方浜中路249号 上海市宝山区密山路5号')....:
Out[41]: [('黄浦区', '方浜中路', '249号'), ('宝山区', '密山路', '5号')]
三、文本处理的五类操作
1. 拆分
str.split
能够把字符串的列进行拆分,其中第一个参数为正则表达式,可选参数包括从左到右的最大拆分次数 n
,是否展开为多个列 expand
。
In [42]: s = pd.Series(['上海市黄浦区方浜中路249号',....: '上海市宝山区密山路5号'])....: In [43]: s.str.split('[市区路]')
Out[43]:
0 [上海, 黄浦, 方浜中, 249号]
1 [上海, 宝山, 密山, 5号]
dtype: objectIn [44]: s.str.split('[市区路]', n=2, expand=True)
Out[44]: 0 1 2
0 上海 黄浦 方浜中路249号
1 上海 宝山 密山路5号
与其类似的函数是 str.rsplit
,其区别在于使用 n
参数的时候是从右到左限制最大拆分次数。但是当前版本下 rsplit
因为 bug
而无法使用正则表达式进行分割:
In [45]: s.str.rsplit('[市区路]', n=2, expand=True)
Out[45]: 0
0 上海市黄浦区方浜中路249号
1 上海市宝山区密山路5号
2. 合并¶
关于合并一共有两个函数,分别是 str.join
和 str.cat
。 str.join
表示用某个连接符把 Series
中的字符串列表连接起来,如果列表中出现了非字符串元素则返回缺失值:
In [46]: s = pd.Series([['a','b'], [1, 'a'], [['a', 'b'], 'c']])In [47]: s.str.join('-')
Out[47]:
0 a-b
1 NaN
2 NaN
dtype: object
str.cat
用于合并两个序列,主要参数为连接符 sep
、连接形式 join
以及缺失值替代符号 na_rep
,其中连接形式默认为以索引为键的左连接。
In [48]: s1 = pd.Series(['a','b'])In [49]: s2 = pd.Series(['cat','dog'])In [50]: s1.str.cat(s2,sep='-')
Out[50]:
0 a-cat
1 b-dog
dtype: objectIn [51]: s2.index = [1, 2]In [52]: s1.str.cat(s2, sep='-', na_rep='?', join='outer')
Out[52]:
0 a-?
1 b-cat
2 ?-dog
dtype: object
3. 匹配
str.contains
返回了每个字符串是否包含正则模式的布尔序列:
In [53]: s = pd.Series(['my cat', 'he is fat', 'railway station'])In [54]: s.str.contains('\s\wat')
Out[54]:
0 True
1 True
2 False
dtype: bool
str.startswith
和 str.endswith
返回了每个字符串以给定模式为开始和结束的布尔序列,它们都不支持正则表达式:
In [55]: s.str.startswith('my')
Out[55]:
0 True
1 False
2 False
dtype: boolIn [56]: s.str.endswith('t')
Out[56]:
0 True
1 True
2 False
dtype: bool
如果需要用正则表达式来检测开始或结束字符串的模式,可以使用 str.match
,其返回了每个字符串起始处是否符合给定正则模式的布尔序列:
In [57]: s.str.match('m|h')
Out[57]:
0 True
1 True
2 False
dtype: boolIn [58]: s.str[::-1].str.match('ta[f|g]|n') # 反转后匹配
Out[58]:
0 False
1 True
2 True
dtype: bool
当然,这些也能通过在 str.contains
的正则中使用 ^
和 $
来实现:
In [59]: s.str.contains('^[m|h]')
Out[59]:
0 True
1 True
2 False
dtype: boolIn [60]: s.str.contains('[f|g]at|n$')
Out[60]:
0 False
1 True
2 True
dtype: bool
除了上述返回值为布尔的匹配之外,还有一种返回索引的匹配函数,即 str.find
与 str.rfind
,其分别返回从左到右和从右到左第一次匹配的位置的索引,未找到则返回-1。需要注意的是这两个函数不支持正则匹配,只能用于字符子串的匹配:
In [61]: s = pd.Series(['This is an apple. That is not an apple.'])In [62]: s.str.find('apple')
Out[62]:
0 11
dtype: int64In [63]: s.str.rfind('apple')
Out[63]:
0 33
dtype: int64
4. 替换
str.replace
和 replace
并不是一个函数,在使用字符串替换时应当使用前者。
In [64]: s = pd.Series(['a_1_b','c_?'])In [65]: s.str.replace('\d|\?', 'new', regex=True)
Out[65]:
0 a_new_b
1 c_new
dtype: object
当需要对不同部分进行有差别的替换时,可以利用 子组
的方法,并且此时可以通过传入自定义的替换函数来分别进行处理,注意 group(k)
代表匹配到的第 k
个子组(圆括号之间的内容):
In [66]: s = pd.Series(['上海市黄浦区方浜中路249号',....: '上海市宝山区密山路5号',....: '北京市昌平区北农路2号'])....: In [67]: pat = '(\w+市)(\w+区)(\w+路)(\d+号)'In [68]: city = {'上海市': 'Shanghai', '北京市': 'Beijing'}In [69]: district = {'昌平区': 'CP District',....: '黄浦区': 'HP District',....: '宝山区': 'BS District'}....: In [70]: road = {'方浜中路': 'Mid Fangbin Road',....: '密山路': 'Mishan Road',....: '北农路': 'Beinong Road'}....: In [71]: def my_func(m):....: str_city = city[m.group(1)]....: str_district = district[m.group(2)]....: str_road = road[m.group(3)]....: str_no = 'No. ' + m.group(4)[:-1]....: return ' '.join([str_city,....: str_district,....: str_road,....: str_no])....: In [72]: s.str.replace(pat, my_func, regex=True)
Out[72]:
0 Shanghai HP District Mid Fangbin Road No. 249
1 Shanghai BS District Mishan Road No. 5
2 Beijing CP District Beinong Road No. 2
dtype: object
这里的数字标识并不直观,可以使用 命名子组
更加清晰地写出子组代表的含义:
In [73]: pat = '(?P<市名>\w+市)(?P<区名>\w+区)(?P<路名>\w+路)(?P<编号>\d+号)'In [74]: def my_func(m):....: str_city = city[m.group('市名')]....: str_district = district[m.group('区名')]....: str_road = road[m.group('路名')]....: str_no = 'No. ' + m.group('编号')[:-1]....: return ' '.join([str_city,....: str_district,....: str_road,....: str_no])....: In [75]: s.str.replace(pat, my_func, regex=True)
Out[75]:
0 Shanghai HP District Mid Fangbin Road No. 249
1 Shanghai BS District Mishan Road No. 5
2 Beijing CP District Beinong Road No. 2
dtype: object
这里虽然看起来有些繁杂,但是实际数据处理中对应的替换,一般都会通过代码来获取数据从而构造字典映射,在具体写法上会简洁的多。
5. 提取¶
提取既可以认为是一种返回具体元素(而不是布尔值或元素对应的索引位置)的匹配操作,也可以认为是一种特殊的拆分操作。前面提到的 str.split
例子中会把分隔符去除,这并不是用户想要的效果,这时候就可以用 str.extract
进行提取:
In [76]: pat = '(\w+市)(\w+区)(\w+路)(\d+号)'In [77]: s.str.extract(pat)
Out[77]: 0 1 2 3
0 上海市 黄浦区 方浜中路 249号
1 上海市 宝山区 密山路 5号
2 北京市 昌平区 北农路 2号
通过子组的命名,可以直接对新生成 DataFrame
的列命名:
In [78]: pat = '(?P<市名>\w+市)(?P<区名>\w+区)(?P<路名>\w+路)(?P<编号>\d+号)'In [79]: s.str.extract(pat)
Out[79]: 市名 区名 路名 编号
0 上海市 黄浦区 方浜中路 249号
1 上海市 宝山区 密山路 5号
2 北京市 昌平区 北农路 2号
str.extractall
不同于 str.extract
只匹配一次,它会把所有符合条件的模式全部匹配出来,如果存在多个结果,则以多级索引的方式存储:
In [80]: s = pd.Series(['A135T15,A26S5','B674S2,B25T6'], index = ['my_A','my_B'])In [81]: pat = '[A|B](\d+)[T|S](\d+)'In [82]: s.str.extractall(pat)
Out[82]: 0 1match
my_A 0 135 151 26 5
my_B 0 674 21 25 6In [83]: pat_with_name = '[A|B](?P<name1>\d+)[T|S](?P<name2>\d+)'In [84]: s.str.extractall(pat_with_name)
Out[84]: name1 name2match
my_A 0 135 151 26 5
my_B 0 674 21 25 6
str.findall
的功能类似于 str.extractall
,区别在于前者把结果存入列表中,而后者处理为多级索引,每个行只对应一组匹配,而不是把所有匹配组合构成列表。
In [85]: s.str.findall(pat)
Out[85]:
my_A [(135, 15), (26, 5)]
my_B [(674, 2), (25, 6)]
dtype: object
四、常用字符串函数
除了上述介绍的五类字符串操作有关的函数之外, str
对象上还定义了一些实用的其他方法,在此进行介绍:
1. 字母型函数
upper, lower, title, capitalize, swapcase
这五个函数主要用于字母的大小写转化,从下面的例子中就容易领会其功能:
In [86]: s = pd.Series(['lower', 'CAPITALS', 'this is a sentence', 'SwApCaSe'])#全部大写
In [87]: s.str.upper()
Out[87]:
0 LOWER
1 CAPITALS
2 THIS IS A SENTENCE
3 SWAPCASE
dtype: object#全部小写
In [88]: s.str.lower()
Out[88]:
0 lower
1 capitals
2 this is a sentence
3 swapcase
dtype: object#每个单词的第一个字母大写
In [89]: s.str.title()
Out[89]:
0 Lower
1 Capitals
2 This Is A Sentence
3 Swapcase
dtype: object#返回首字母大写的字符串
In [90]: s.str.capitalize()
Out[90]:
0 Lower
1 Capitals
2 This is a sentence
3 Swapcase
dtype: object#大小写互换
In [91]: s.str.swapcase()
Out[91]:
0 LOWER
1 capitals
2 THIS IS A SENTENCE
3 sWaPcAsE
dtype: object
2. 数值型函数
这里着重需要介绍的是 pd.to_numeric
方法,它虽然不是 str
对象上的方法,但是能够对字符格式的数值进行快速转换和筛选。其主要参数包括 errors
和 downcast
分别代表了非数值的处理模式和转换类型。其中,对于不能转换为数值的有三种 errors
选项, raise, coerce, ignore
分别表示直接报错、设为缺失以及保持原来的字符串。
In [92]: s = pd.Series(['1', '2.2', '2e', '??', '-2.1', '0'])In [93]: pd.to_numeric(s, errors='ignore')
Out[93]:
0 1
1 2.2
2 2e
3 ??
4 -2.1
5 0
dtype: objectIn [94]: pd.to_numeric(s, errors='coerce')
Out[94]:
0 1.0
1 2.2
2 NaN
3 NaN
4 -2.1
5 0.0
dtype: float64
在数据清洗时,可以利用 coerce
的设定,快速查看非数值型的行:
In [95]: s[pd.to_numeric(s, errors='coerce').isna()]
Out[95]:
2 2e
3 ??
dtype: object
3. 统计型函数¶
count
和 len
的作用分别是返回出现正则模式的次数和字符串的长度:
In [96]: s = pd.Series(['cat rat fat at', 'get feed sheet heat'])In [97]: s.str.count('[r|f]at|ee')
Out[97]:
0 2
1 2
dtype: int64In [98]: s.str.len()
Out[98]:
0 14
1 19
dtype: int64
4. 格式型函数¶
格式型函数主要分为两类,第一种是除空型,第二种时填充型。其中,第一类函数一共有三种,它们分别是 strip, rstrip, lstrip
,分别代表去除两侧空格、右侧空格和左侧空格。这些函数在数据清洗时是有用的,特别是列名含有非法空格的时候。
In [99]: my_index = pd.Index([' col1', 'col2 ', ' col3 '])In [100]: my_index.str.strip().str.len()
Out[100]: Int64Index([4, 4, 4], dtype='int64')In [101]: my_index.str.rstrip().str.len()
Out[101]: Int64Index([5, 4, 5], dtype='int64')In [102]: my_index.str.lstrip().str.len()
Out[102]: Int64Index([4, 5, 5], dtype='int64')
对于填充型函数而言, pad
是最灵活的,它可以选定字符串长度、填充的方向和填充内容:
In [103]: s = pd.Series(['a','b','c'])In [104]: s.str.pad(5,'left','*')
Out[104]:
0 ****a
1 ****b
2 ****c
dtype: objectIn [105]: s.str.pad(5,'right','*')
Out[105]:
0 a****
1 b****
2 c****
dtype: objectIn [106]: s.str.pad(5,'both','*')
Out[106]:
0 **a**
1 **b**
2 **c**
dtype: object
上述的三种情况可以分别用 rjust, ljust, center
来等效完成,需要注意 ljust
是指右侧填充而不是左侧填充:
In [107]: s.str.rjust(5, '*')
Out[107]:
0 ****a
1 ****b
2 ****c
dtype: objectIn [108]: s.str.ljust(5, '*')
Out[108]:
0 a****
1 b****
2 c****
dtype: objectIn [109]: s.str.center(5, '*')
Out[109]:
0 **a**
1 **b**
2 **c**
dtype: object
在读取 excel
文件时,经常会出现数字前补0的需求,例如证券代码读入的时候会把”000007”作为数值7来处理, pandas
中除了可以使用上面的左侧填充函数进行操作之外,还可用 zfill
来实现。
In [110]: s = pd.Series([7, 155, 303000]).astype('string')In [111]: s.str.pad(6,'left','0')
Out[111]:
0 000007
1 000155
2 303000
dtype: stringIn [112]: s.str.rjust(6,'0')
Out[112]:
0 000007
1 000155
2 303000
dtype: stringIn [113]: s.str.zfill(6)
Out[113]:
0 000007
1 000155
2 303000
dtype: string
五、练习
Ex1:房屋信息数据集
现有一份房屋信息数据集如下:
In [114]: df = pd.read_excel('data/house_info.xls', usecols=[.....: 'floor','year','area','price']).....: In [115]: df.head(3)
Out[115]: floor year area price
0 高层(共6层) 1986年建 58.23㎡ 155万
1 中层(共20层) 2020年建 88㎡ 155万
2 低层(共28层) 2010年建 89.33㎡ 365万
将
year
列改为整数年份存储。
df['year'] = df['year'].str.extract('(\d*)')
将
floor
列替换为Level, Highest
两列,其中的元素分别为string
类型的层类别(高层、中层、低层)与整数类型的最高层数。
#注意pat里面共...层外的括号是中文字符
pat = '(\w层)(共(\d+)层)'
new_cols = df.floor.str.extract(pat).rename(columns={0:'Level',1:'Highest'})
pd = pd.concat([df.drop(columns='floor'),new_cols],axis=1,join='inner')
pd.head()
计算房屋每平米的均价
avg_price
,以***元/平米
的格式存储到表中,其中***
为整数。
area = df.area.str[:-1]
area = pd.to_numeric(area)
price = df.price.str[:-1]
price = pd.to_numeric(price)
df['avg_price'] = ((price/area)*10000).astype('int').astype('string')+'元/平方米'
Ex2:《权力的游戏》剧本数据集¶
现有一份权力的游戏剧本数据集如下:
In [116]: df = pd.read_csv('data/script.csv')In [117]: df.head(3)
Out[117]: Release Date Season Episode Episode Title Name Sentence
0 2011-04-17 Season 1 Episode 1 Winter is Coming waymar royce What do you expect? They're savages. One lot s...
1 2011-04-17 Season 1 Episode 1 Winter is Coming will I've never seen wildlings do a thing like this...
2 2011-04-17 Season 1 Episode 1 Winter is Coming waymar royce How close did you get?
计算每一个
Episode
的台词条数。
看一下特征名,里面有空格,老坑爹了,去一下空格,然后groupby就行。
df.columns = df.columns.str.strip()
df.groupby("Episode")["Sentence"].count()
以空格为单词的分割符号,请求出单句台词平均单词量最多的前五个人。
若某人的台词中含有问号,那么下一个说台词的人即为回答者。若上一人台词中含有 n个问号,则认为回答者回答了 n 个问题,请求出回答最多问题的前五个人。
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