Question

第1部分

与此question类似，但我有一系列名为A - J的列，所有列都用连字符代替系列上的NaN和数字值（参见下面的示例）。如何替换所有这些而不是一次遍历每一列，如答案中所示。

Sample column A
1000
2000
3000
-
1000

第2部分

有没有办法使用正则表达式删除所有＆＃39; - ＆＃39;，＆＃39;，＆＃39; ，＆＃39;。＆＃39;从数据框？

Answer 1

第1部分

在将数据读入DataFrame时，可以将' - '定义为NaN值。更具体地说，在na_values来电中使用pd.read_csv()。

请参阅文档here

第2部分

正如MaxU早先建议的那样，您可以像这样使用.replace()：

df.replace(r'[\s\-,\.]+', r'', regex=True, inplace=True)

请注意，这不会对非字符串产生任何影响。

希望这有帮助！

Answer 2

您可以遍历列。

选定栏目：

>>> df = pd.DataFrame({'a': ['a-b', 'c-d'], 'b': ['x-y', 'z-z'], 'c': ['x-y', 'z-z']})
>>> df
     a    b    c
0  a-b  x-y  x-y
1  c-d  z-z  z-z
>>> for col_name in 'ab':
        df[col_name] = df[col_name].str.replace('-', '0')
>>> df
     a    b    c
0  a0b  x0y  x-y
1  c0d  z0z  z-z

所有栏目：

>>> df = pd.DataFrame({'a': ['a-b', 'c-d'], 'b': ['x-y', 'z-z'], 'c': ['x-y', 'z-z']})

>>> for col_name in df.columns:
        df[col_name] = df[col_name].str.replace('-', '0')
>>> df
     a    b    c
0  a0b  x0y  x0y
1  c0d  z0z  z0z

从一系列列中的字符串中删除不需要的部分

2 个答案: