這篇文章主要為大家展示了“pandas中如何去除指定字符”，內(nèi)容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學習一下“pandas中如何去除指定字符”這篇文章吧。

十載的庫車網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗，針對設(shè)計、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時及時工作處理。營銷型網(wǎng)站建設(shè)的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動調(diào)整庫車建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計，從而大程度地提升瀏覽體驗。創(chuàng)新互聯(lián)從事“庫車網(wǎng)站設(shè)計”,“庫車網(wǎng)站推廣”以來，每個客戶項目都認真落實執(zhí)行。

例表：

假如想要去掉表中的‘#'，‘；'而且以‘#'和‘；'為分割線切割數(shù)據(jù)：

#將dfxA_2的每一個分隔符之間的數(shù)據(jù)提出來 
col1=dfxA_2['travel_seq'].str.split('#').str[0] 
col2=dfxA_2['travel_seq'].str.split('#').str[1] 
col3=dfxA_2['travel_seq'].str.split('#').str[2].str.split(';').str[0]

這里只是部分代碼，實際情況按需求可以靈活變化。

#建立表
DF1=pd.DataFrame({'link_id1':col1,'time_slot1':col2,'time1':col3,'link_id2':col4,'time_slot2':col5,'time2':col6,'link_id3':col7,'time_slot3':col8,'time3':col9,'link_id4':col10,'time_slot4':col11,'time4':col12,'link_id5':col13,'time_slot5':col14,'time5':col15,'link_id6':col16,'time_slot6':col17,'time6':col18,'all_time':col19})
#重新排列index的值
DF2=DF1.reset_index(drop=True)
#按照指定的列排序columns
DF=DF2.reindex(columns=['link_id1','time_slot1','time1','link_id2','time_slot2','time2','link_id3','time_slot3','time3','link_id4','time_slot4','time4','link_id5','time_slot5','time5','link_id6','time_slot6','time6','all_time'])
#保存成csv格式的文檔
DF.to_csv('A_2.csv')

結(jié)果：

以上是“pandas中如何去除指定字符”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

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瀏覽路徑：http://jinyejixie.com/article36/dsijsg.html

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