从整个数据框中删除一个字符

Question

我需要对 pandas 执行的一项常见操作是从 Excel 文件中读取表格，然后从所有字段中删除分号。这些列通常是混合数据类型，我在尝试执行以下操作时遇到了 AtributeError：

for col in cols_to_check:
    df[col] = df[col].map(lambda x: x.replace(';',''))

AttributeError: 'float' 对象没有属性 'replace'

当我在替换之前将其包装在 str() 中时，我遇到了 Unicode 字符问题，例如

for col in cols_to_check:
    df[col] = df[col].map(lambda x: str(x).replace(';',''))

UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\xe9' in position 3: ordinal not in range(128)

在 excel 中这是一个非常简单的操作，只需将; 替换为空字符串即可。如何在 pandas 中对整个数据框进行类似的操作，而不考虑数据类型？还是我错过了什么？

Answer 1

您可以使用DataFrame.replace 并选择使用subset：

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6],
                   'C':['f;','d:','sda;sd'],
                   'D':['s','d;','d;p'],
                   'E':[5,3,6],
                   'F':[7,4,3]})

print (df)
   A  B       C    D  E  F
0  1  4      f;    s  5  7
1  2  5      d:   d;  3  4
2  3  6  sda;sd  d;p  6  3

cols_to_check = ['C','D', 'E']

print (df[cols_to_check])
        C    D  E
0      f;    s  5
1      d:   d;  3
2  sda;sd  d;p  6

df[cols_to_check] = df[cols_to_check].replace({';':''}, regex=True)
print (df)
   A  B      C   D  E  F
0  1  4      f   s  5  7
1  2  5     d:   d  3  4
2  3  6  sdasd  dp  6  3