python pandas 过滤某列特殊字符求助

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匿名用户
2016-02-22
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汉字也被替换掉了:utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
import re
df=pd。
#coding;cidnum'.keyword = df,';)
发现结果把所有的非数字及字母全部替换掉了;;keyword')
df;/, '.str,';'[^a-zA-Z0-9_\]
#将双引号过滤掉
#将NA的替换掉g
df=df.keyword = df;;path'
df,'name'home/.keyword, '.replace(r;0'file_20150625'.fillna(')
r=u',header=None;cid'.str.lower()
i = 0
df, sep='.keyword,字母意外的所有特殊符号,数字;;u9fa5]'u4e00-\t'想过滤掉除文字。原因是什么啊.read_csv('.columns=[',具体解决方案如下:

解决方案1:
改成r="\W"试试

解决方案2:
=u'u4e00-\[^a-zA-Z0-9_\u9fa5]'
解决方案3:
你自己先要确定“乱码”的定义,例如韩文(unicode),如果你装了韩文字体,那是可以显示的,不是乱码,但没装的话就是问号一堆,如果是韩文
(euc-kr),在汉字系统那只是一堆无语义的汉字……可能这个举例扯远了,你觉得不会有这种情况,但我只是提醒一下会有意料之外的情况

所以,你需要一个白名单,把你允许的字符unicode范围都列出来,因为肯定不止汉字,像你列出的文件名中就有空格
另外,没必要逐个字符检查,直接用re.sub去除白名单外的字符就可以了
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