【发布时间】：2019-02-16 03:26:59
【问题描述】：
所以我有一个 df，其中有一列具有各种字符串值
col1
Hi
-Hi
+hi
=Hi
我想将此列中的所有非字母数字值删除为：
col1
Hi
Hi
hi
Hi
我知道我可以用那些非字母字符替换 str，但为了将来证明脚本，我想使用类似 isalpha() 的东西。将来可能会有不同的非字母字符。
【问题讨论】：
【发布时间】：2019-02-16 03:26:59
【问题描述】：
你也可以使用正则表达式：
df['col1'].str.findall(r'[a-zA-Z0-9]+').apply(lambda x: ''.join(x))
输出：
0 Hi
1 Hi
2 hi
3 Hi
【讨论】：
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这会删除非字母字符，即使它不在前面。所以像 Hi-hello 这样的东西来 Hi
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@skimchi1993 你是对的。更新。现在好了。
您可以使用列表推导：
df['col1'] = [''.join([i for i in x if i.isalpha()]) for x in df['col1']]
print(df)
col1
0 Hi
1 Hi
2 hi
3 Hi
如果您有 NaN 或 float 值，请将它们首先通过将它们转换为空字符串来删除：
df.loc[pd.to_numeric(df['col1'], errors='coerce').notnull(), 'col1'] = ''
【讨论】：
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我得到一个 TypeError: 'float' object is not iterable 错误。
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@skimchi1993，查看更新。
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所以如果我有 HI-Hello。它会去 Hihello 而不仅仅是 Hi-Hello。我只想在第一个字符是字母数字时删除它，例如 -Hi = Hi
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@skimchi1993，但这不是你的问题。请不要改变你的问题。我已经把它回滚了。如果您有新的、不同的问题，请单独提出。
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知道了！那是我的错。这确实有效，所以我会这样标记它。