python数据清洗，去除空白字符，标点符号，非中文字符等。

在Python中，数据清洗是一个重要的预处理步骤，它通常涉及到清理、转换和标准化数据以便于分析。要去除文本数据中的空白字符、标点符号和非中文字符，可以使用一些内置函数和库，如`pandas`和`re`。

以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
import re

# 假设df是一个包含文本数据的DataFrame
df['text_column'] = df['text_column'].str.replace(r'\s+', '', regex=True)  # 移除空白字符（包括空格，制表符，换行符）
df['text_column'] = df['text_column'].str.replace('[^\u4e00-\u9fa5]', '', flags=re.UNICODE)  # 去除非中文字符（正则表达式匹配汉字范围）

# 去除标点符号
df['text_column'] = df['text_column'].str.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))

# 这样就得到了处理后的文本列