python / pandas：使用正则表达式删除字符串中方括号中的所有内容

Question

从pandas数据$12,342工作，尝试将列从$12,342到12342 ，然后将列设置为int或float。 虽然找到了736[4]一行，所以我必须删除方括号（包括方括号）中的所有内容。

到目前为止的代码

df2['Average Monthly Wage $'] = df2['Average Monthly Wage $'].str.replace('$','')
df2['Average Monthly Wage $'] = df2['Average Monthly Wage $'].str.replace(',','')
df2['Average Monthly Wage $'] = df2['Average Monthly Wage $'].str.replace(' ','')

下面的行是处理和删除方括号的内容，它的内容也是有意的。

df2['Average Monthly Wage $'] = df2['Average Monthly Wage $'].str.replace(r'[[^]]*\)','')

对于某些开发人员来说，这是微不足道的，但是我并没有真正经常使用正则表达式来了解这一点，并且我还检查了上述示例中的一个堆栈示例。

Answer 1

我认为您需要：

df2 = pd.DataFrame({'Average Monthly Wage $': ['736[4]','7336[445]', '[4]345[5]']})
print (df2)
  Average Monthly Wage $
0                 736[4]
1              7336[445]
2              [4]345[5]

df2['Average Monthly Wage $'] = df2['Average Monthly Wage $'].str.replace(r'\[.*?\]','')
print (df2)
  Average Monthly Wage $
0                    736
1                   7336
2                    345

regex101 。