從（.csv或.txt）文件Python中刪除各種字符

Question

我有一個.csv文件，看起來像：

['NAME' " 'RA_I1'" " 'DEC_I1'" " 'Mean_I1'" " 'Median_I1'" " 'Mode_I1'" ...]"

在此字符串中進行（我認為）95個條目的位置，整個文件的深度超過一千行。 我想刪除所有字符： [ ' " ，只用單個空格項（ ' ' ）分隔所有內容。
到目前為止，我已經嘗試過：

import pandas as pd

df1 = pd.read_table('slap.txt')
    for char in df1:
        if char in " '[":
            df1.replace(char, '')

print df1

我只是在“測試”代碼以查看其是否可以執行我想要的功能，不是。 我想在整個文件上實現它，但是我不確定如何實現。

我已經檢查了這個舊帖子 ，但還不能完全滿足我的目的。 我也玩過鏈接文章 ，唯一的問題似乎是所有條目都間隔了兩次，而不是一次。

Answer 1

看起來您應該可以在read_csv的sep參數中使用一個（不是特別漂亮的）正則表達式來抓取一些東西：

In [11]: pd.read_csv(file_name, sep='\[\'|\'\"\]|[ \'\"]*', header=None)
Out[11]:
    0     1      2       3        4          5        6   7
0 NaN  NAME  RA_I1  DEC_I1  Mean_I1  Median_I1  Mode_I1 NaN

您可以使用正則表達式直到真正滿足您的需求。

為了解釋這一點：

sep = ('\[\'  # each line startswith ['  (the | means or)
       '|\'\"\]'  # endswith '"] (at least the one I had)
       '|[ \'\"]+')  # this is the actual delimiter, the + means at least one, so it's a string of ", ' and space in any order.

您可以看到此駭客在任一端都留下了NaN列。 這很糟糕的主要原因是因為您的“ csv”不一致，我當然會建議清理它，當然，一種方法是先使用pandas然后再使用to_csv 。 如果它是由其他人產生的，則抱怨（！）。

Answer 2

你有沒有嘗試過：

string.strip(s[, chars])

？

http://docs.python.org/2/library/string.html