Pandas: so entfernen sie sonderzeichen aus der spalte

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Sonderzeichen aus einer Spalte in einem Pandas-DataFrame zu entfernen:

 df[' my_column '] = df[' my_column ']. str . replace (' \W ', '', regex= True )

In diesem speziellen Beispiel werden alle Zeichen aus my_column entfernt, die weder Buchstaben noch Zahlen sind.

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Sonderzeichen aus der Spalte in Pandas entfernen

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen über verschiedene Basketballspieler enthält:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs$', 'Nets', 'Kings!!', 'Spurs%', '&Heat&'],
                   ' points ': [12, 15, 22, 29, 24]})

#view DataFrame
print (df)

      team points
0 Mavs$ 12
1 Nets 15
2 Kings!! 22
3 Spurs% 29
4 &Heat& 24

Nehmen wir an, wir möchten alle Sonderzeichen aus den Teamspaltenwerten entfernen.

Wir können dazu die folgende Syntax verwenden:

 #remove special characters from team column
df[' team '] = df[' team ']. str . replace (' \W ', '', regex= True )

#view updated DataFrame
print (df)

    team points
0 Mavs 12
1 Nets 15
2 Kings 22
3 Spurs 29
4 Heat 24

Beachten Sie, dass alle Sonderzeichen aus den Teamspaltenwerten entfernt wurden.

Hinweis : Der reguläre Ausdruck \W wird verwendet, um nach allen Nicht-Wortzeichen zu suchen, also nach Zeichen, die weder alphabetisch noch numerisch sind.

In diesem Beispiel haben wir jedes Nicht-Wort-Zeichen durch einen leeren Wert ersetzt, was dem Entfernen von Nicht-Wort-Zeichen entspricht.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in Pandas ausführen:

So ersetzen Sie NaN-Werte in Pandas durch Nullen
So ersetzen Sie leere Zeichenfolgen in Pandas durch NaN
So ersetzen Sie Werte in einer Spalte basierend auf der Bedingung in Pandas