利用pandas去除数据项中 的标点符号“，”和“、”。

可以使用 pandas 的字符串方法 `str.replace()`。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含标点符号的数据框
df = pd.DataFrame({
    'text': ['这是，一个、测试。', '带，标点、的数据。']
})

# 使用 str.replace() 去除标点符号
df['text'] = df['text'].str.replace('[，、。]', '')

# 输出处理后的数据框
print(df)

输出结果如下：

      text
0  这是一个测试
1   带标点的数据

在 `str.replace()` 中使用了正则表达式 `[，、。]`，表示匹配中文的逗号、顿号和句号。然后将它们替换为空字符串 `''`，从而实现了去除标点符号的效果。

相关问题

pandas去除标点符号

你可以使用 Python 的 string 模块中的 punctuation 常量来去除标点符号，然后使用 pandas 库的 str.replace() 方法来替换标点符号为空格或其他符号。

以下是一个示例代码：

import string
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({'text': ['Hello, world!', 'How are you?', 'I am fine.']})

# 去除标点符号
data['text'] = data['text'].str.replace('[{}]'.format(string.punctuation), '')

# 打印结果
print(data)

输出结果为：

           text
0  Hello world
1   How are you
2      I am fine

pandas 拆分数据项

可以使用 pandas 中的 str.split() 方法来拆分数据项。该方法可以指定分隔符，并返回一个包含拆分后数据项的 Series。

例如，假设有一个包含姓名和年龄的数据集，格式为 "姓名-年龄"，可以使用以下代码将其拆分为两个列：

import pandas as pd

data = {'name_age': ['Alice-25', 'Bob-30', 'Charlie-35']}
df = pd.DataFrame(data)

df[['name', 'age']] = df['name_age'].str.split('-', expand=True)
df.drop('name_age', axis=1, inplace=True)

print(df)

输出结果为：

       name age
0     Alice  25
1       Bob  30
2  Charlie  35