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。