<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para remover caracteres especiais de uma coluna em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Este exemplo espec\u00edfico remover\u00e1 todos os caracteres de my_column<\/strong> que n\u00e3o sejam letras nem n\u00fameros.<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es sobre v\u00e1rios jogadores de basquete:<\/span><\/p>\n Digamos que queremos remover todos os caracteres especiais dos valores da coluna da equipe<\/strong> .<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para fazer isso:<\/span><\/p>\n Observe que todos os caracteres especiais foram removidos dos valores da coluna da equipe<\/strong> .<\/span><\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : A express\u00e3o regular \\W<\/strong> \u00e9 usada para pesquisar todos os caracteres que n\u00e3o sejam palavras, ou seja, caracteres que n\u00e3o s\u00e3o alfab\u00e9ticos nem num\u00e9ricos.<\/span><\/p>\n Neste exemplo, substitu\u00edmos cada caractere que n\u00e3o seja de palavra por um valor vazio, o que equivale a remover caracteres que n\u00e3o sejam de palavras.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Como substituir valores NaN por zeros no Pandas<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para remover caracteres especiais de uma coluna em um DataFrame do pandas: df[‘ my_column ‘] = df[‘ my_column ‘]. str . replace (‘ \\W ‘, ”, regex= True ) Este exemplo espec\u00edfico remover\u00e1 todos os caracteres de my_column que n\u00e3o sejam letras nem n\u00fameros. O exemplo a seguir […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3725","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n df[' my_column<\/span> '] = df[' my_column<\/span> ']. str<\/span> . replace<\/span> (' \\W<\/span> ', '', regex= True<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo: remova caracteres especiais da coluna no Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavs$', 'Nets', 'Kings!!', 'Spurs%', '&Heat&'],\n ' points<\/span> ': [12, 15, 22, 29, 24]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points\n0 Mavs$ 12\n1 Nets 15\n2 Kings!! 22\n3 Spurs% 29\n4 &Heat& 24<\/strong><\/pre>\n #remove special characters from team column\n<\/span>df[' team<\/span> '] = df[' team<\/span> ']. str<\/span> . replace<\/span> (' \\W<\/span> ', '', regex= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points\n0 Mavs 12\n1 Nets 15\n2 Kings 22\n3 Spurs 29\n4 Heat 24<\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como substituir strings vazias por NaN no Pandas<\/a>
Como substituir valores na coluna com base na condi\u00e7\u00e3o no Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"