从数据框中删除所有标点符号，除了一些字符[重复]答案

【问题标题】：Remove all the punctuation from a dataframe, except some characters [duplicate]从数据框中删除所有标点符号，除了一些字符[重复]
【发布时间】：2019-04-10 23:29:47
【问题描述】：

我正在尝试从数据框中删除所有标点符号，除了字符“”

我试过了：

def non_punct(df):

    df['C'] = df['C'].str.replace('[^\w\s]' | ~(<) | ~(>),' ')

    return df

输出：

    File "<ipython-input-292-ac8369672f62>", line 3
        df['Description'] = df['Description'].str.replace('[^\w\s]' | ~(<) | ~(>),' ')
                                                                ^
SyntaxError: invalid syntax

我的数据框：

       A          B                                    C
  French      house               Phone. <phone_numbers>
 English      house               email - <adresse_mail>
  French  apartment                      my name is Liam
  French      house                        Hello George!
 English  apartment   Ethan, my phone is <phone_numbers>

良好的输出：

       A          B                                    C
  French      house               Phone <phone_numbers>
 English      house               email  <adresse_mail>
  French  apartment                     my name is Liam
  French      house                        Hello George 
 English  apartment   Ethan my phone is <phone_numbers>

【问题讨论】：

您能否添加所需的输出，因为您的正则表达式中似乎缺少引号？
@zipa 完成！谢谢

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

这是使用re.sub 实现结果的一种方法。另外，我认为您的正则表达式已关闭，应该是[[^\w\s^<^>]|_。这匹配不是数字、整数、空格、的所有内容。您必须明确匹配下划线，因为 \w 中免除了它。

import re
re.sub('[^\w\s^<^>]|_', ' ', 'asdf.,:;/\><a b_?!"§$%&a')
>>> 'asdf      ><a b        a'

作为比较：

re.sub('[^\w\s] | ~(<) | ~(>)', ' ', 'asdf.,:;/\><a b_?!"§$%&a')
>>> 'asdf.,:;/\\><a b_?!"§$%&a'

re.sub('[^\w\s^<^>]', ' ', 'asdf.,:;/\><a b_?!"§$%&a')
>>> 'asdf      ><a b_       a'

编辑：您的错误是由放错引号引起的：它应该是 '[^\w\s] | ~(<) | ~(>)' 而不是 '[^\w\s]' | ~(<) | ~(>)

编辑 2：正如@Brad Solomon 所指出的，pd.Series.str.replace 与正则表达式完美匹配，因此在您的语句中添加 [[^\w\s^<^>]|_ 作为匹配的模式应该可以解决问题。不过，还没有测试过。 @marin：如果您碰巧尝试一下，请给我反馈，以便我在需要时更新帖子。

【讨论】：

你是对的！感谢您指出我的错误。我应该学会正确阅读。将编辑我的帖子以不再说明

【解决方案2】：

在单行中（除了import）它将是：

import string
df['C'] = df['C'].str.translate(None, string.translate(string.punctuation, None, '<>'))

【讨论】：

【解决方案3】：

这是string.punctuation的一种方式：

>>> import re
>>> import string

>>> import pandas as pd

>>> df = pd.DataFrame({
...     'a': ['abc', 'de.$&$*f(@)<', '<g>hij<k>'],
...     'b': [1234, 5678, 91011],
...     'c': ['me <me@gmail.com>', '123 West-End Lane', '<<xyz>>']
... })

>>> punc = string.punctuation.replace('<', '').replace('>', '')

>>> pat = re.compile(f'[{punc}]')
>>> df.replace(pat, '')
           a      b                 c
0        abc   1234   me <megmailcom>
1       def<   5678  123 WestEnd Lane
2  <g>hij<k>  91011           <<xyz>>

您应该仔细检查此常量是否包含您想要的内容：

被视为标点字符的 ASCII 字符串在 C 语言环境中。

价值观：

>>> string.punctuation
'!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~'
>>> string.punctuation.replace('<', '').replace('>', '')
'!"#$%&\'()*+,-./:;=?@[\\]^_`{|}~'

注意事项：

此解决方案使用f-string (Python 3.6+)
它将这些文字字符括在 character set 中以匹配其中任何一个
注意df.replace() 和df[my_column_name].str.replace() 之间的区别。 pd.DataFrame.replace() 的签名是 DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')，其中 to_replace 可以是正则表达式。

【讨论】：