如何从熊猫数据框中的字符串项中删除数字

Question

我有一个类似于以下内容的数据框：

Name    Volume  Value
May21   23      21321
James   12      12311
Adi22   11      4435
Hello   34      32454
Girl90  56      654654

我希望输出为以下格式：

Name    Volume  Value
May     23      21321
James   12      12311
Adi     11      4435
Hello   34      32454
Girl    56      654654

想要从“名称”列中删除所有数字。

我最近来的是使用以下代码在 单元 级别进行的：

result = ''.join([i for i in df['Name'][1] if not i.isdigit()])

任何想法如何在 系列 / 数据框 级别上以更好的方式 实现 。

Answer 1

您可以结合使用正则表达式将str.replace应用于Name列：

import pandas as pd

# Example DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict({'Name'  : ['May21', 'James', 'Adi22', 'Hello', 'Girl90'],
                             'Volume': [23, 12, 11, 34, 56],
                             'Value' : [21321, 12311, 4435, 32454, 654654]})

df['Name'] = df['Name'].str.replace('\d+', '')

print(df)

输出：

    Name   Value  Volume
0    May   21321      23
1  James   12311      12
2    Adi    4435      11
3  Hello   32454      34
4   Girl  654654      56

在正则表达式中\d代表“任何数字”，+代表“一个或多个”。

因此，其str.replace('\d+', '')含义是：“将字符串中所有出现的数字全部替换为空”。