dataframe删除text里的 在一起的br，不删除b或者r

可以使用正则表达式来匹配并替换字符串中的"br"，同时保留单独的"b"和"r"。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'text': ['abc<br>def', 'ghi<br>jklr', 'mno<br>pqr']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式替换"br"
df['text'] = df['text'].str.replace(r'(?<!\b[br])br\b', '')

print(df)

输出结果为：

     text
0   abcdef
1  ghijklr
2    mnopqr

这里的正则表达式`r'(?<!\b[br])br\b'`中：

- `(?<!\b[br])`表示否定前置断言，即不匹配"b"或"r"前面有单词边界的"br"
- `br`表示匹配"br"
- `\b`表示单词边界，确保只匹配单独的"br"
- 最后的`''`表示用空字符串替换匹配到的"br"

相关问题

dataframe删除text里的 在连着的br，不删除单独的b或者r

可以使用正则表达式来匹配连续的br标签，并将其删除，不影响单独的b或者r标签。具体代码如下：

import re
import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'id': [1, 2, 3], 'text': ['<b>hello</b> world!', 'Python is <br>awesome!', 'Data <br>Science is cool']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义正则表达式，匹配连续的br标签
pattern = re.compile(r'<br\s*/?>\s*<br\s*/?>', re.IGNORECASE)

# 删除text列中匹配的内容
df['text'] = df['text'].apply(lambda x: pattern.sub('', x))

print(df)

输出结果：

   id                 text
0   1       <b>hello</b> world!
1   2            Python is awesome!
2   3  Data Science is cool

在这个例子中，我们使用了 `apply` 方法将正则表达式应用到每一个 `text` 值上，并删除匹配到的连续的br标签。注意，这里的正则表达式使用了 `re.IGNORECASE` 参数，表示忽略大小写匹配所有的br标签。

dataframe删除text里的 连着的<br，不删除单独的b或者r

您可以使用pandas的replace方法来删除文本中的"<br"字符串。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'text': ['hello<brworld', 'foo<brbar', 'bazb', 'qux<brbuzz']})

df['text'] = df['text'].str.replace('<br', '')

这将删除所有连续的"<br"字符串，但不会删除单独的"b"或"r"字符。如果您只想替换以"<br"开头的字符串，请使用以下代码：

df['text'] = df['text'].str.replace(r'^<br', '')

这将仅替换以"<br"开头的字符串，并将其删除。