如何在数据框中彻底移除特定字符

我需要对熊猫执行的常见操作是从Excel文件中读取表格,然后从所有字段中删除分号.这些列通常是混合数据类型,在尝试执行以下操作时遇到了AtributeError：

for col in cols_to_check:
df[col] = df[col].map(lambda x: x.replace(';',''))


AttributeError: ‘float’ object has no attribute ‘replace’

当我在替换之前将其包装在str()中时,Unicode字符有问题,例如

for col in cols_to_check:
df[col] = df[col].map(lambda x: str(x).replace(';',''))


UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t encode character u’\xe9′ in position 3: ordinal not in range(128)

在excel中这是一个非常简单的操作,只需替换即可；用空字符串.无论数据类型如何,我如何在整个数据帧中以类似的方式在熊猫中执行此操作？还是我错过了什么？

解决方法:

您可以使用DataFrame.replace并选择使用子集：

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
'B':[4,5,6],
'C':['f;','d:','sda;sd'],
'D':['s','d;','d;p'],
'E':[5,3,6],
'F':[7,4,3]})
print (df)
A B C D E F
0 1 4 f; s 5 7
1 2 5 d: d; 3 4
2 3 6 sda;sd d;p 6 3
cols_to_check = ['C','D', 'E']
print (df[cols_to_check])
C D E
0 f; s 5
1 d: d; 3
2 sda;sd d;p 6
df[cols_to_check] = df[cols_to_check].replace({';':''}, regex=True)
print (df)
A B C D E F
0 1 4 f s 5 7
1 2 5 d: d 3 4
2 3 6 sdasd dp 6 3