從多列中刪除字符串和特殊字符

Question

我想從多個列（包含nan值）中刪除字符串和特殊字符。 我只希望數字存在。 下面是我的專欄之一。 任何幫助將不勝感激！

    OTHER
    0   $300.00
    1   $850.00
    2   $550.00
    3   nan
    4   $1,250.00
    5   $81.00

預期結果：

    OTHER
    0   300.00
    1   850.00
    2   550.00
    3   
    4   1250.00
    5   81.00

Answer 1

要刪除 nan 你可以使用這個指令

df.fillna(0)

刪除字符 $ 你可以使用這個：

df[other] = df[other].replace({'$':''},regex=True)
print (df)

Answer 2

首先用空字符串填充NaN值，然后通過regex提取值，然后填充NaN值，最后用空字符串替換逗號。

>>> (df['OTHER'].fillna('')
    .astype(str)
    .str.extract('(\d+(?:,\d+)?(?:\.\d+)?)', expand=False)
    .fillna('')
    .str.replace(',',  ''))

0     300.00
1     850.00
2     550.00
3           
4    1250.00
5      81.00
Name: OTHER, dtype: object

但是對於上述數據，以下也應該可以正常工作，即只取 digit 或 decimal point 的值. :

>>>(df['OTHER']
    .fillna('')
    .astype(str)
    .apply(lambda x: ''.join(i for i in x if i.isdigit() or i=='.')))

0     300.00
1     850.00
2     550.00
3           
4    1250.00
5      81.00
Name: OTHER, dtype: object

要在多列上做同樣的事情，試試這個：

for col in df:
    df[col] = df[col]....#rest of the code from any of above two method