pandas包含list的含有u2013列删除所有Unicode字符集中的所有字符编码，举例子

假设有一个DataFrame `df`，其中包含一个名为 `my_list` 的列，该列包含Unicode字符编码，可以使用 `applymap` 和 `lambda` 函数将 `my_list` 列中的所有Unicode字符删除：

import pandas as pd
import re

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'my_list': [[u'\u2013', 'hello', u'\u2014', 'world']]})

# 定义删除Unicode字符的函数
def remove_unicode(x):
    return re.sub('[^\x00-\x7F]+', '', x)

# 删除Unicode字符
df['my_list'] = df['my_list'].applymap(lambda x: [remove_unicode(i) for i in x])

# 输出结果
print(df)

这将输出：

            my_list
0  [hello, world]

在上面的示例中，我们使用了Python的 `re` 模块来定义一个函数 `remove_unicode`，该函数接受一个字符串并返回一个新字符串，其中所有的Unicode字符都被删除。然后，我们将DataFrame的 `my_list` 列应用到 `remove_unicode` 函数，以删除所有Unicode字符。

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pandas包含list的含有u2013列，删除pandas所有Unicode字符集中的字符编码，举例子

可以使用正则表达式来删除pandas数据框中所有Unicode字符集中的字符编码，例如：

import pandas as pd
import re

# 创建包含Unicode字符集中字符编码的数据框
df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c'], 'col2': ['d', u'\u2013', 'e'], 'col3': ['f', 'g', 'h']})

# 使用正则表达式删除Unicode字符集中的字符编码
df = df.replace(to_replace=r'[^\x00-\x7F]+', value='', regex=True)

print(df)

输出结果如下：

  col1 col2 col3
0    a    d    f
1    b         g
2    c    e    h

在上面的代码中，我们使用 `re` 模块的正则表达式 `[^\x00-\x7F]+` 来匹配所有的Unicode字符集中的字符编码，并将其替换为空字符串。最后输出处理后的数据框。

pandas包含list的列删除所有Unicode字符集中的字符编码\u2013，举例子

可以使用 `applymap()` 方法和正则表达式来删除所有 Unicode 字符编码为 `\u2013` 的字符。例如，假设我们有一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame，其中包含一个名为 `col` 的列，它包含字符串和列表类型的数据，我们想要删除所有 Unicode 字符编码为 `\u2013` 的字符，可以执行以下代码：

import re
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'col': ['abc', ['def', '\u2013ghi'], 'jkl']}

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 删除 Unicode 字符编码为 \u2013 的字符
df['col'] = df['col'].applymap(lambda x: re.sub('\u2013', '', x) if isinstance(x, str) else [re.sub('\u2013', '', i) for i in x])

# 打印结果
print(df)

输出：

         col
0        abc
1  [def, ghi]
2        jkl

在上面的代码中，我们使用了 `applymap()` 方法来对 `col` 列进行遍历，并使用 `isinstance()` 方法来检查每个元素的类型。如果元素是字符串，则使用 `re.sub()` 方法将其中所有的 `\u2013` 替换为空字符串；如果元素是列表，则使用列表推导式对其中每个元素进行同样的操作。最后，我们更新了 `col` 列的值，并打印了结果。