删除pandas中非数字的字符

可以使用 pandas 的 `replace` 方法来删除非数字字符。具体步骤如下：

首先，将需要处理的列转换成字符串类型，以确保所有的数据都能被正确处理。例如，如果数据中有某些值是浮点数类型，将其转换为字符串后，小数点后面的字符也会被保留。

df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)

接下来，使用正则表达式将非数字字符替换成空字符串：

import re

df['column_name'] = df['column_name'].replace(to_replace=r'[^0-9]+', value='', regex=True)

在上面的代码中，`to_replace` 参数中的正则表达式`[^0-9]+`表示匹配所有非数字字符，`value` 参数表示将匹配到的字符替换成空字符串，`regex` 参数表示使用正则表达式进行匹配和替换。

这样，就可以将 pandas 中的非数字字符删除了。

相关问题

pandas数字转换字符串

要将Pandas中的数字转换为字符串，您可以使用astype()方法。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含数字的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将'A'列中的数字转换为字符串
df['A'] = df['A'].astype(str)

print(df.dtypes)

输出:

A    object
B     int64
dtype: object

在这个示例中，我们将'A'列中的数字转换为字符串类型。通过使用astype(str)，我们可以将整数类型转换为对象类型（字符串）。

pandas将数字转化字符串

您好，这个问题属于技术问题，我可以回答。您可以使用pandas中的astype方法将数字转换为字符串，示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3]})
df['col1'] = df['col1'].astype(str)
print(df.dtypes)

输出结果为：

col1 object
dtype: object

希望能帮助您。