熊猫从列中删除所有特殊字符

Question

我有一个带有“%”列的数据框是所有列，一列的最后一行有“

Out[277]: 

   Year Conventional  HMO  PPO  POS HDHP/SO
0  1988          73%  16%  11%             
1  1993          46%  21%  26%   7%        
2  1996          27%  31%  28%  14%        
3  1999          10%  28%  39%  24%        
4  2000           8%  29%  42%  21%  6% 
.   .
.   . 
.   . 
22  2018          <1%  16%  49% 29%

我想删除列中的所有特殊字符。我试过了：

df1.columns= df1.columns.str.replace('\w,'') 

和

df.columns= df.columns.str.replace('[^a-zA-Z0-9]', '')

通过这两种方法，我已经成功地摆脱了“%”符号。但不是'

df1['Conventional']= df1['Conventional'].map(lambda x: ''.join([i for i in x if i.isdigit()]))

抛出错误：

TypeError: 'float' 对象不可迭代

理想情况下，我想在一行代码中删除整个数据帧中的所有特殊字符。

Answer 1

<% 首先使用DataFrame.replace：

df = df.replace(r'[<%]', '', regex=True)

或所有非数值：

df = df.replace(r'\D+', '', regex=True)

然后将所有列设置为floats，没有first：

df.iloc[:, 1:] = df.iloc[:, 1:].astype(float)