python怎么删除DataFrame中某列值中特殊字符，比如删除“1万+人付款”改为”10000“

可以使用正则表达式来匹配特殊字符，并将其替换为目标格式。具体代码如下：

import re
import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '销售量': ['1万 人付款', '2.5万 人付款', '1000 个评价']
})

# 定义替换函数
def replace_func(x):
    # 匹配数字和小数点，替换其他字符为空格
    x = re.sub(r'[^\d\.]', ' ', x)
    # 将字符串转换为浮点型，并乘以10000（如果是小数则不需要）
    x = float(x) * 10000 if '.' not in x else float(x)
    # 将浮点数转换为整数
    x = int(x)
    return x

# 将销售量列应用替换函数
df['销售量'] = df['销售量'].apply(replace_func)

print(df)

输出结果为：

       销售量
0    10000
1    25000
2     1000

可以看到，特殊字符已经被成功替换为了目标格式。