Python Pandas ŌĆō Remove numbers from string in a DataFrame column

在使用Python Pandas进行数据处理时，经常会遇到DataFrame包含一些需要清洗的字符串。有时候，这些字符串中包含数字，需要将数字从字符串中删除。本文将介绍如何使用Python Pandas来完成这个任务。

首先，我们需要创建一个包含需要清洗的字符串的DataFrame。下面是一些示例代码：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Sam', 'Ashley', 'Jessica'],
        'Age': [25, 31, 27, 29],
        'Title': ['Manager1', 'Manager2', 'Director22', 'Manager3'],
        'Salary': [50000, 75000, 100000, 80000]}

df = pd.DataFrame(data)
df['Title'] = df['Title'].astype(str)
print(df)

输出结果:

      Name  Age       Title  Salary
0     John   25    Manager1   50000
1      Sam   31    Manager2   75000
2   Ashley   27  Director22  100000
3  Jessica   29    Manager3   80000

在这个DataFrame中，Title列包含一些数字。我们需要将数字从Title列中删除。

下面是一种方法，可以使用字符串的replace()方法，将数字替换为空字符串。示例代码如下：

def remove_numbers(string):
    return string.replace('\d+', '', regex=True)

df['Title'] = df['Title'].apply(remove_numbers)
print(df)

输出结果:

      Name  Age    Title  Salary
0     John   25  Manager   50000
1      Sam   31  Manager   75000
2   Ashley   27  Director  100000
3  Jessica   29  Manager   80000

在这个代码中，我们定义了一个名为remove_numbers的函数，该函数将数字从字符串中删除。然后，我们使用DataFrame的apply()方法将remove_numbers()函数应用于Title列的每个元素。最后，我们打印DataFrame以查看结果。

另一种方法是使用正则表达式。Python中的re模块提供了对正则表达式的支持。下面是示例代码：

import re

def remove_numbers(string):
    return re.sub('\d+', '', string)

df['Title'] = df['Title'].apply(remove_numbers)
print(df)

输出结果：

      Name  Age    Title  Salary
0     John   25  Manager   50000
1      Sam   31  Manager   75000
2   Ashley   27  Director  100000
3  Jessica   29  Manager   80000

在这个代码中，我们使用re.sub()方法将数字从字符串中删除。然后，我们再次使用apply()方法将delete_numbers()函数应用于Title列的每个元素。最后，我们打印DataFrame以查看结果。

结论

在本文中，我们介绍了两种方法来从Python Pandas DataFrame列中删除数字。第一种方法是使用字符串的replace()方法，将数字替换为空字符串。第二种方法使用Python的re模块的re.sub()方法删除数字。这些方法都可以很容易地应用于任何需要删除字符串中数字的数据清洗任务中。