從熊貓列中的列表中刪除字符

Question

我有一個帶有兩列（ NACE和已cleaned ）的 Pandas DataFrame df ，如下所示：

    NACE     cleaned
0   071 [260111, 260112]
1   072 [2603, 2604, 2606, 261610, 261690, 2607, 2608]
2   081 [251511, 251512, 251520, 251611, 251612, 25162]
3   089 [251010, 251020, 2502, 25030010, 251110, 25112]
4   101 [020110, 02012020, 02012030a), 02012050, 020130]
... ... ...
92  324 [95030021, 95030041, 95030049, 95030029, 95030]
93  325 [901841, 90184910, 90184990b), 841920, 90183110]
94  329 [960310, 96039010, 96039091, 96039099, 960321]
95  331 [-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-, 983843]
96  332 [-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-]

cleaned列由字符串列表組成，其中一些仍然包含需要刪除的字符。 具體來說，我需要刪除所有+ 、 -和) 。

為了專注於這些+ ，我嘗試了很多方法，包括：

df['cleaned'] = df['cleaned'].str.replace('+', '')

但是也：

df.replace('+', '', regex = True, inplace = True)

和絕望的：

for i in df['cleaned']:
    for x in i:
        i.replace('+', '')

這些解決方案的不同版本適用於大多數數據幀，但不適用於列由列表組成的情況。

Answer 1

只是改變

for i in df['cleaned']:
  for x in i:
    i.replace('+', '')

到：

for i in df['cleaned']:
  for x in range(len(i)):
    i[x].replace('+', '')

它應該工作。