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(jiǎn)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(xué)習(xí)一下“pandas中如何去除指定字符”這篇文章吧。

十載的庫(kù)車(chē)網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)設(shè)計(jì)、前端、開(kāi)發(fā)、售后、文案、推廣等六對(duì)一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。營(yíng)銷(xiāo)型網(wǎng)站建設(shè)的優(yōu)勢(shì)是能夠根據(jù)用戶(hù)設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整庫(kù)車(chē)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(wú)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(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。創(chuàng)新互聯(lián)從事“庫(kù)車(chē)網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“庫(kù)車(chē)網(wǎng)站推廣”以來(lái)，每個(gè)客戶(hù)項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

例表：

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

#將dfxA_2的每一個(gè)分隔符之間的數(shù)據(jù)提出來(lái) 
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(shí)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(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

當(dāng)前名稱(chēng)：pandas中如何去除指定字符-創(chuàng)新互聯(lián)
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