如何使用Pandas/Python删除括号和其中的所有数据？

Question

我有一个数据框，我想删除所有括号和里面的东西。

我退房了： How can I remove text within parentheses with a regex?

删除数据的答案是

re.sub(r'\([^)]*\)', '', filename)

我也试过了

re.sub(r'\(.*?\)', '', filename)

但是，我得到了一个错误：expected a string or buffer

当我尝试使用列df['Column Name']时，我得到了no item named 'Column Name'

我使用df.head()检查了数据帧，它显示为一个干净的表，列名称与我希望的一样……但是当我使用re表达式删除（stuff）时，它无法识别我拥有的列名称。

我通常使用

df['name'].str.replace(" ()","") 

但是，我想删除括号和里面的内容…我如何使用regex或pandas做到这一点？

谢谢！

这是我使用的解决方案…谢谢你的帮助！

All['Manufacturer Standard Name'] = All['Manufacturer Standard Name'].str.replace(r"\(.*\)","")

Answer 1

如果数据中有多个(...)子字符串，则应考虑使用

All['Manufacturer Standard Name'] = All['Manufacturer Standard Name'].str.replace(r"\(.*?\)","")

或者

All['Manufacturer Standard Name'] = All['Manufacturer Standard Name'].str.replace(r"\([^()]*\)","")

区别在于.*?速度较慢，不匹配换行符，而[^()]匹配除(和)之外的任何字符，并且非常高效，匹配换行符。第一个匹配(...(...)，而第二个只匹配(...)。

如果要在删除这些子字符串后规范化所有空白，可以考虑

All['Manufacturer Standard Name'] = All['Manufacturer Standard Name'].str.replace(r"\s*\([^()]*\)","").str.strip()

正则表达式\s*\([^()]*\)将匹配0+空格，然后括号之间的字符串和^{}将去掉任何可能的尾随空格。

Answer 2

df['name'].str.replace(r"\(.*\)","")

不能直接在pandas对象上运行re函数。必须为对象内的每个元素循环它们。所以Series.str.replace((r"\(.*\)", "")只是Series.apply(lambda x: re.sub(r"\(.*\)", "", x))的语法糖。