如何从 Pandas DF 中删除特殊字符？

Question

我有一个查询数据库的 Python BOT，将输出保存到 Pandas Dataframe 并将数据写入 Excel 模板。

昨天数据没有保存到Excel模板，因为记录中的一个字段包含以下字符：

",  *,  /,  (, ), :,\n

Pandas未能将数据保存到文件。

这是创建数据框的代码：

upload_df = sql_df.copy()

此代码准备带有 time/date 戳

的模板文件

src = file_name.format(val="")
date_str = " " + str(datetime.today().strftime("%d%m%Y%H%M%S"))
dst_file = file_name.format(val=date_str)
copyfile(src, os.path.join(save_path, dst_file))
work_book = load_workbook(os.path.join(save_path, dst_file))

此代码将数据帧保存到 excel 文件

writer = pd.ExcelWriter(os.path.join(save_path, dst_file), engine='openpyxl')
writer.book = work_book
writer.sheets = {ws.title: ws for ws in work_book.worksheets}
upload_df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, startrow = 1, index=False, header = False)
writer.save()

我的问题是，在将数据框写入 Excel 模板之前，如何清除数据框中特定列 [description] 中的特殊字符？

我试过：

upload_df['Name'] = upload_df['Name'].replace(to_replace= r'\W',value=' ',regex=True)

但这会删除所有内容，但不会删除特定类型的特殊字符。我想我们可以使用项目列表并遍历列表和运行 replace 但是是否有更多 Pythonic 解决方案？

添加损坏excel文件的数据并阻止pandas写入信息：

这是导致问题的文本示例，我更改了一些正常字符以保护隐私，但损坏文件的数据是相同的：

"""*** CRQ.: N/A *** DF2100109 SADSFO CADSFVO EN SERWO JL1047 EL PUWERTDTO EL DIA 08-09-2021 A LAS 11:00 HRS. PERA REALIZAR TRWEROS DE AWERWRTURA DE SITIO PARA MWERWO PWERRVO.

RWERE DE WERDDFF EN SITIO : ING. JWER ERR3WRR ERRSDFF DFFF :RERFD DDDDF : 33 315678905. 1) ADFDSF SDFDF Y DFDFF DE DFDF Y DFFF XXCVV Y CXCVDDÓN DE DFFFD EN DFDFFDD 2) EN SDFF DE REQUERIRSE: SDFFDF Y SDFDFF DE EEERRW HJGHJ (ACCESO, GHJHJ, GHJHJ, RRRTTEE Y ACCESO A LA YUYUGGG

RETIRAR JJGHJGHGH

CONSIDERACIONES FGFFDGFG: SE FGGG LLAVE DE FF LLEVAR FFDDF PARA ERTBGFY Y SOLDAR.""S: SE GDFGDFG LLAVE DE ERTFFFGG, FGGGFF EQUIPO PARA DFGFGFGFG Y SOLDAR."""

Answer 1

您可以使用以下方法（将字符作为列表传递给方法参数）：

upload_df['Name'] = upload_df['Name'].replace(
    to_replace=['"', '*', '/', '()', ':', '\n'],
    value=' '
)

Answer 2

使用str.replace:

>>> df
                Name
0  (**Hello\nWorld:)


>>> df['Name'] = df['Name'].str.replace(r'''["*/():\n]''', '', regex=True)
>>> df
         Name
0  HelloWorld

也许您想用空格替换换行符：

>>> df = df.replace({'Name': {r'["*/():]': '',
                              r'\n': ' '}}, regex=True)
>>> df
          Name
0  Hello World

Answer 3

由于一些要删除的特殊字符是正则表达式元字符，我们必须先转义这些字符，然后才能替换它们用正则表达式清空字符串。

可以通过re.escape自动转义这些特殊字符，如下：

import re

# put the special characters in a list
special_char = ['"', '*', '/', '(', ')', ':', '\n']

special_char_escaped = list(map(re.escape, special_char))

转义后的特殊字符列表如下：

print(special_char_escaped)

['"', '\*', '/', '\(', '\)', ':', '\\n']

然后，我们可以去掉带有.replace()的特殊字符，如下：

upload_df['Name'] = upload_df['Name'].replace(special_char_escaped, '', regex=True)

演示

数据设置

upload_df = pd.DataFrame({'Name': ['"abc*/(xyz):\npqr']})

                Name
0  "abc*/(xyz):\npqr

运行代码：

import re

# put the special characters in a list
special_char = ['"', '*', '/', '(', ')', ':', '\n']

special_char_escaped = list(map(re.escape, special_char))

upload_df['Name'] = upload_df['Name'].replace(special_char_escaped, '', regex=True)

输出：

print(upload_df)


        Name
0  abcxyzpqr

编辑

使用您编辑的文本示例，这是删除特殊字符后的结果：

print(upload_df)

                                                                                                                                                                                                                                                                          Name
0                                                                                                           CRQ. NA  DF2100109 SADSFO CADSFVO EN SERWO JL1047 EL PUWERTDTO EL DIA 08-09-2021 A LAS 1100 HRS. PERA REALIZAR TRWEROS DE AWERWRTURA DE SITIO PARA MWERWO PWERRVO.
1  RWERE DE WERDDFF EN SITIO  ING. JWER ERR3WRR ERRSDFF DFFF RERFD DDDDF  33 315678905. 1 ADFDSF SDFDF Y DFDFF DE DFDF Y DFFF XXCVV Y CXCVDDÓN DE DFFFD EN DFDFFDD 2 EN SDFF DE REQUERIRSE SDFFDF Y SDFDFF DE EEERRW HJGHJ ACCESO, GHJHJ, GHJHJ, RRRTTEE Y ACCESO A LA YUYUGGG
2                                                                                                                                                                                                                                                         3. RETIRAR JJGHJGHGH
3                                                                                                                       CONSIDERACIONES FGFFDGFG SE FGGG LLAVE DE FF LLEVAR FFDDF PARA ERTBGFY Y SOLDAR.S SE GDFGDFG LLAVE DE ERTFFFGG, FGGGFF EQUIPO PARA DFGFGFGFG Y SOLDAR.

您问题中列出的特殊字符已全部删除。请检查现在是否正常

如何从 Pandas DF 中删除特殊字符？

How to remove special characters from Pandas DF?

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