如何在pandas数据框架中从字符串中删除数字

Question

我有一个类似于下面的数据框：

Name    Volume  Value
May21   23      21321
James   12      12311
Adi22   11      4435
Hello   34      32454
Girl90  56      654654

我希望输出格式为：

Name    Volume  Value
May     23      21321
James   12      12311
Adi     11      4435
Hello   34      32454
Girl    56      654654

要从“名称”列中删除所有数字。

我最接近的是在单元格级别使用以下代码执行此操作：

result = ''.join([i for i in df['Name'][1] if not i.isdigit()])

任何关于如何在系列/数据框架级别以更好的方式执行此操作的想法。

Answer 1

可以结合正则表达式将str.replace应用于Name列：

import pandas as pd

# Create example DataFrame
a = pd.DataFrame.from_dict({'Name': ['May21', 'James', 'Adi22', 'Hello', 'Girl90'], 'Volume': [23, 12, 11, 34, 56], 'Value': [21321, 12311, 4435, 32454, 654654]})

a['Name'] = a['Name'].str.replace('\d+', '')

print(a)

输出：

    Name   Value  Volume
0    May   21321      23
1  James   12311      12
2    Adi    4435      11
3  Hello   32454      34
4   Girl  654654      56

在正则表达式中，\d表示“任意数字”，而+表示“一个或多个”。

因此，str.replace('\d+', '')的意思是：“将字符串中所有出现的数字替换为空”。

Answer 2

你可以这样做：

df.Name = df.Name.str.replace('\d+', '')

要播放和浏览，请查看此处的联机正则表达式演示：https://regex101.com/r/Y6gJny/2

与模式匹配的任何内容（即1个或多个数字）都将被空字符串替换。

Answer 3

尽管这个问题听起来更一般，但示例输入只包含尾随数字。在这种情况下，您不必使用正则表达式，因为^{}（也可以使用via the ^{} accessor of ^{} objects）可以做到这一点：

import string
df['Name'] = df['Name'].str.rstrip(string.digits)

类似地，可以使用^{}从开始处删除任何数字，或者使用^{}从每个字符串的开始和结束处删除任何数字。