pandas字符串中只保留数字和‘*’

要在pandas字符串中只保留数字和星号（*），您可以使用`str.replace()`方法结合正则表达式来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含特殊字符的示例Series
data = pd.Series(['Hello123!', '456*How are you?', 'I\'m fine.'])

# 使用正则表达式匹配除了数字和星号之外的所有字符，并替换为空字符串
data = data.str.replace('[^0-9*]', '')

# 打印处理后的结果
print(data)

运行上述代码后，您将得到如下输出：

0     123
1     456*
2        
dtype: object

在这个示例中，`[^0-9*]`是一个正则表达式模式，用于匹配除了数字和星号之外的所有字符。`str.replace()`方法将匹配到的字符替换为空字符串，从而只保留数字和星号。

请注意，上述代码中的`data`是一个`pandas`的`Series`对象，您可以根据实际情况将其替换为`DataFrame`中的某一列或其他字符串数据。

相关问题

pandas字符串中只保留数字、‘*’和小数点

要在pandas字符串中只保留数字、星号（*）和小数点，您可以使用`str.replace()`方法结合正则表达式来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含特殊字符的示例Series
data = pd.Series(['Hello123!', '4.56*How are you?', 'I\'m fine.'])

# 使用正则表达式匹配除了数字、星号和小数点之外的所有字符，并替换为空字符串
data = data.str.replace('[^0-9*.]', '')

# 打印处理后的结果
print(data)

运行上述代码后，您将得到如下输出：

0      123
1    4.56*
2         
dtype: object

在这个示例中，`[^0-9*.]`是一个正则表达式模式，用于匹配除了数字、星号和小数点之外的所有字符。`str.replace()`方法将匹配到的字符替换为空字符串，从而只保留数字、星号和小数点。

请注意，上述代码中的`data`是一个`pandas`的`Series`对象，您可以根据实际情况将其替换为`DataFrame`中的某一列或其他字符串数据。

pandas处理csv文件时，字符串字段值，只保留数字和字母

Pandas库在处理CSV文件中的字符串字段时，如果想要提取出只有数字和字母的内容，可以使用正则表达式配合`str.extract()`或`pandas.Series.str.findall()`方法。首先，确保已经导入了`pandas`和`re`模块（正则表达式库）。

例如，假设有一个DataFrame `df`，其中包含名为`column_name`的字符串列，你可以这样做：

import pandas as pd
import re

# 假设 df 是 DataFrame 对象，column_name 是需要处理的列名
def clean_string(input_str):
    # 使用正则表达式匹配只包含字母和数字的部分
    pattern = r'^[a-zA-Z0-9]*$'
    match = re.match(pattern, input_str)
    if match:
        return match.group()
    else:
        return input_str

df['clean_column'] = df['column_name'].apply(clean_string)

这将创建一个新的列`clean_column`，其中只保存了原始数据中由数字和字母组成的部分。如果你想要替换原列而不是新建，只需将`apply()`的结果赋回`column_name`即可：

df['column_name'] = df['column_name'].apply(clean_string)