删掉dataframe中列里的字符

可以使用`replace()`函数来删除DataFrame中某一列中的字符，例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1.2%', '3.4%', '5.6%'],
                   'B': ['7.8%', '9.0%', '11.2%']})

# 将列A中的%替换为空字符串
df['A'] = df['A'].replace('%', '', regex=True)

# 打印替换后的结果
print(df)

输出结果为：

     A     B
0  1.2  7.8%
1  3.4  9.0%
2  5.6  11.2%

通过`replace()`函数将列A中的%替换为空字符串，从而删除了列A中的字符%。需要注意的是，`replace()`函数中的`regex=True`参数表示使用正则表达式进行替换。如果不加该参数，则只会替换第一个匹配到的字符。

相关问题

删除dataframe中字符串中的空格

在Pandas DataFrame中，如果你想要删除某一列（假设为`column_name`）中的字符串中的空格，你可以使用`str.strip()`或`str.replace()`函数。这两种方法都可以有效地移除字符串两侧的空格。

以下是两种方法的例子：

1. **使用`str.strip()`**:

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

这将直接从每个单元格的字符串值中删除前后的空格。

2. **使用`str.replace()`**:

   df['column_name'] = df['column_name'].str.replace(' ', '')

这里我们使用正则表达式`' '`替换空格为空字符串，也就是删除空格。

注意，这两种方法都不会改变原始数据框，而是返回一个新的Series，你需要赋值给原来的列。

如果你想在整个DataFrame的所有列上应用此操作，可以用循环或管道链式操作(`.`)：

df = df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == "object" else x)

这里用`apply`函数遍历每一列，如果是字符串类型（`dtype == "object"`），就进行`strip`操作。

python把dataframe中的字符串转json

可以使用 pandas 的 to_json() 方法将 DataFrame 转换为 JSON 字符串。例如，将名为 df 的 DataFrame 转换为 JSON 字符串的代码如下：

import pandas as pd

json_str = df.to_json(orient='records')

其中，orient='records' 表示按行将 DataFrame 转换为 JSON 格式。

注意：需要先将字符串中的特殊字符进行转义，比如将双引号转义为 \\"，否则转换出来的 JSON 字符串可能不符合规范。