Question

我想删除所有列中的所有双引号和数据框中的所有值。所以，如果我有一个像

这样的值

potatoes are "great"

我想返回

potatoes are great

DataFrame.replace（）允许我这样做，如果我知道我正在改变的整个值，但有没有办法删除单个字符？

Answer 1

您可以使用str.replace在每个系列/列上执行此操作：

In [11]: s = pd.Series(['potatoes are "great"', 'they are'])

In [12]: s
Out[12]: 
0    potatoes are "great"
1                they are
dtype: object

In [13]: s.str.replace('"', '')
Out[13]: 
0    potatoes are great
1              they are
dtype: object

我会担心在整个DataFrame中执行此操作，因为它还会将非字符串列更改为字符串，但是您可以遍历每列：

for i, col in enumerate(df.columns):
    df.iloc[:, i] = df.iloc[:, i].str.replace('"', '')

如果您确定每个项目都是字符串，则可以使用applymap：

df.applymap(lambda x: x.replace('"', ''))

Answer 2

使用DataFrame.apply()和Series.str.replace()：

import numpy as np
import pandas as pd
import random

a = np.array(["".join(random.sample('abcde"', 3)) for i in range(100)]).reshape(10, 10)
df = pd.DataFrame(a)
df.apply(lambda s:s.str.replace('"', ""))

如果只有string列：

df.ix[:,df.dtypes==object].apply(lambda s:s.str.replace('"', ""))

Answer 3

这将做你想要的：

returnlist=[]
for char in string:
    if char != '"':
         returnlist.append(char)
string="".join(returnlist)

删除Pandas中值内的所有引号

3 个答案: