df.replace不替换]

Question

我有一个数据框，我正在尝试从中删除[和]。看起来像这样：

dftest = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B'],
         'col2': ['[1, 5, 30]', '[1, 10, 20]']})

我可以使用以下方法删除[：

dftest = dftest.replace({'\[':''}, regex = True)

但是，当我为]尝试相同的操作时，没有任何内容被删除：

dftest = dftest.replace({'\]':''}, regex = True)

如何删除最后的]？为什么它不能与[一样工作？所需的输出：

dftest = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B'],
         'col2': ['1, 5, 30', '1, 10, 20']})

在Jupyter Lab的新单元格中运行此确切的操作将返回没有更改的数据框：

dftest = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B'],
         'col2': ['[1, 5, 30]', '[1, 10, 20]']})
dftest = dftest.replace({'\]':''}, regex = True)

但是，运行此确实替换[：

dftest = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B'],
         'col2': ['[1, 5, 30]', '[1, 10, 20]']})
dftest = dftest.replace({'\]':''}, regex = True)

也许我的Jupyter实验室有问题？？这是这两个代码段的屏幕截图，并带有它们的输出，以防万一（我想我的笔记本上正在发生奇怪的事情）：

Answer 1

还有另一种解决方案，请使用literal_eval库中的ast

代码：

import pandas as pd
from ast import literal_eval

dftest = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B'],
                       'col2': ['[1, 5, 30]', '[1, 10, 20]']})
print(dftest)
# print(dftest.col2.dtype)
D = dftest.at[0, 'col2']
print(type(D))  # taking particular cell
dftest['col2'] = dftest['col2'].apply(literal_eval)
D = dftest.at[0, 'col2']  # taking particular cell
print(type(D))

输出：

  col1         col2
0    A   [1, 5, 30]
1    B  [1, 10, 20]
<class 'str'>
<class 'list'>

例如：

from ast import literal_eval
print(literal_eval('[1, 5, 30]'))
print(type('[1, 5, 30]'))
print(type(literal_eval('[1, 5, 30]')))

输出：

[1, 5, 30]
<class 'str'>
<class 'list'>