dataframe 去掉单元格中的数字

要去掉dataframe单元格中的数字，可以使用Pandas库中的applymap()函数，结合正则表达式实现。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库并读取数据

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

2. 定义一个函数，利用正则表达式去掉单元格中的数字

import re
def remove_numbers(cell):
    return re.sub(r'\d+', '', str(cell))

3. 使用applymap()函数应用上述函数到整个dataframe中

df = df.applymap(remove_numbers)

以上就是去掉dataframe单元格中的数字的方法。如果你还有其他问题或需要更详细的解释，请告诉我。

相关问题

DataFrame删掉空格

在Pandas的DataFrame中，如果你想要删除所有单元格（包括列名和数值）的空格，可以使用`str.strip()`函数结合`.applymap()`方法来进行操作。`strip()`函数会去除字符串两端的空白字符，包括空格。这里有一个例子：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，其中有空格
df = pd.DataFrame({
   'Column1': ['  some data ', ' another example', ''],
   'Column2': [1, 2, None]
})

# 使用applymap()遍历DataFrame的所有元素并应用strip()
df_cleaned = df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)

这行代码会把所有的字符串类型的单元格内容删除空格，对于非字符串类型的（如数字、None等），不做处理。注意，这个操作不会改变原始DataFrame `df`，而是创建了一个新的DataFrame `df_cleaned`。

python实现从txt文件中读取内容，遇到带/n的数字组合就去掉此数字，并将处理后的结果每四个数字为excel表中的一列，导入excel表中

在Python中，你可以使用`open()`函数打开txt文件，然后通过`readlines()`或逐行读取的方式来读取内容。对于需要移除`\n`并且按照指定格式转换成Excel的情况，可以使用`re`模块进行正则表达式匹配，以及`pandas`库来操作数据。

首先，安装必要的库如果还没有安装：

pip install pandas

接下来是一个示例代码片段：

import re
import pandas as pd

# 打开并读取txt文件
with open('input.txt', 'r') as f:
    data = f.read().replace('\n', '')  # 移除所有换行符

# 使用正则表达式提取四位一组的数字
numbers = re.findall(r'\d{4}', data)

# 将提取的数字列表转换为二维数组，每一项对应Excel的一个单元格
data_array = [numbers[i:i+4] for i in range(0, len(numbers), 4)]

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data_array, columns=['Column1', 'Column2', 'Column3', 'Column4'])  # 根据实际需求调整列名

# 导入到Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 如果已有同名文件会被覆盖

在这个代码中，我们假设输入文件名为`input.txt`，并将结果保存为`output.xlsx`。每个四位数作为一个单元格存储在一个新的Excel表格中，列名称分别为`Column1`, `Column2`, `Column3`, 和 `Column4`。如果你的文件结构不同或者需要自定义列名，只需相应地修改列名。