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家好，我是小助。前些天在Python白银交流群，有个叫冰蛙的群友问了一个Python清洗数据的问题。这里分享一下，一起学习下。

如何才能把pandas Series里的乱七八糟的七八去掉？

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python白银交流群有个叫的粉丝问了一道Python清洗数据的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。

如何才能把pandas serise里乱七八糟的字符清理干净呢？

二、解决过程

解答

这里给出了一个示例的代码，使用了apply和lambda和正则表达式，一气呵成，只需要稍微修改下，匹配自己的数据就可以了。

df['主营业务']=df['主营业务'].astype('str').apply(lambda x: re.sub('[0-9+,，.。…、“”^_?:：’‘''""（）()；;!！*？]+', '', x))

不过这个是通用的，也会把数字干掉，如果想适配自己的数据，还需要稍微修改下。

这样问题就完美解决了，另外的话，遇到特殊字符什么的，都可以优先使用re.sub或者replace()函数，事半功倍。

三、总结

大家好，我是皮皮。