dataframe删除text里的 在连着的br,不删除单独的b或者r
时间: 2023-12-03 16:43:46 浏览: 65
可以使用正则表达式来匹配连续的br标签,并将其删除,不影响单独的b或者r标签。具体代码如下:
```python
import re
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'id': [1, 2, 3], 'text': ['<b>hello</b> world!', 'Python is <br>awesome!', 'Data <br>Science is cool']}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义正则表达式,匹配连续的br标签
pattern = re.compile(r'<br\s*/?>\s*<br\s*/?>', re.IGNORECASE)
# 删除text列中匹配的内容
df['text'] = df['text'].apply(lambda x: pattern.sub('', x))
print(df)
```
输出结果:
```
id text
0 1 <b>hello</b> world!
1 2 Python is awesome!
2 3 Data Science is cool
```
在这个例子中,我们使用了 `apply` 方法将正则表达式应用到每一个 `text` 值上,并删除匹配到的连续的br标签。注意,这里的正则表达式使用了 `re.IGNORECASE` 参数,表示忽略大小写匹配所有的br标签。
相关问题
dataframe text 删除一些特定字段
可以使用 Pandas 库中的 `drop` 函数删除特定字段。
假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame,其中包含一个名为 `text` 的字段和一个名为 `id` 的字段。如果你想删除 `id` 字段,可以使用以下代码:
```python
df.drop('id', axis=1, inplace=True)
```
此代码将删除 `id` 字段,并将更改应用于原始 DataFrame(通过 `inplace=True` 参数)。
如果你想一次删除多个字段,可以将它们作为列表传递:
```python
df.drop(['id', 'other_field'], axis=1, inplace=True)
```
此代码将删除 `id` 和 `other_field` 两个字段。
DataFrame删掉空格
在Pandas的DataFrame中,如果你想要删除所有单元格(包括列名和数值)的空格,可以使用`str.strip()`函数结合`.applymap()`方法来进行操作。`strip()`函数会去除字符串两端的空白字符,包括空格。这里有一个例子:
```python
import pandas as pd
# 假设df是一个DataFrame,其中有空格
df = pd.DataFrame({
'Column1': [' some data ', ' another example', ''],
'Column2': [1, 2, None]
})
# 使用applymap()遍历DataFrame的所有元素并应用strip()
df_cleaned = df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)
```
这行代码会把所有的字符串类型的单元格内容删除空格,对于非字符串类型的(如数字、None等),不做处理。注意,这个操作不会改变原始DataFrame `df`,而是创建了一个新的DataFrame `df_cleaned`。
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