pandas删除圆括号内容

你可以使用正则表达式和`str.replace()`方法来删除圆括号及其内容。下面是一个示例代码：

import re
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'col1': ['apple (fruit)', 'banana', 'orange (fruit)']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式删除圆括号及其内容
df['col1'] = df['col1'].str.replace(r'\(.*\)', '')

print(df)

运行以上代码后，将会得到删除了圆括号及其内容的DataFrame：

      col1
0    apple 
1   banana
2  orange 

请注意，以上代码仅适用于圆括号完整匹配的情况。如果有其他括号类型或者括号内的内容包含多个括号对，你可能需要根据实际情况进行适当的修改。

相关问题

pandas 读取csv文件内容

以下是使用pandas读取csv文件内容的示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 打印前5行数据
print(df.head())

上述代码中，我们首先导入了pandas库，然后使用`pd.read_csv()`函数读取了名为`file.csv`的csv文件，并将其存储在一个名为`df`的DataFrame对象中。最后，我们使用`df.head()`函数打印了DataFrame对象的前5行数据。

需要注意的是，`pd.read_csv()`函数还有很多可选参数，例如`delimiter`用于指定分隔符，`header`用于指定表头所在行数等等。具体使用方法可以参考pandas官方文档。

pandas中删除数据两端的括号

如果你想要在pandas中删除数据两端的括号，可以使用`str.strip()`方法。这个方法可以删除字符串两端指定的字符，默认的是空格。在这种情况下，你可以指定括号作为要删除的字符，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': ['(1)', '(2)', '(3)']})
df['col1'] = df['col1'].str.strip('()')
print(df)

输出：

  col1
0    1
1    2
2    3

在这个例子中，我们使用`str.strip()`方法删除了每个字符串两端的括号，得到了一个只包含数字的DataFrame。