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1.乱码符号种类较少,用replace()

2.乱码字符种类较多,用re.sub()

3.提取字符串中的中文字符

4.提取字符串中的中文字符和数字

5.提取其他

数据清洗的时候一大烦恼就是数据中总有各种乱码字符,比如!@#¥%……&——+*(){}:“》《?|【】‘;/。,、-=

去掉这些很简单:

1.乱码符号种类较少,用replace()

如果只是很少类型的乱码符号,可以使用replace来替换掉,由于我们只是针对字符串中个别字符进行替换,因此使用str.replace("#","")即可;

#只有一类乱码字符串

df['name'] = df['name'].str.replace("#","")

#连续多个字符一起替换

df['name'] = df['name'].str.replace("#","").str.replace("&","").str.replace("*","")

2.乱码字符种类较多,用re.sub()

import re

string = "北京大学beijing985大学@#¥……&{}*@$%)..+_)("

string_code = re.sub(u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a])","",string)

print(string_code )

#输出:北京大学beijing985大学

这种方法的清洗,我们使用的其实是正则表达式,上述方法是提取了字符串中的中英文和数字,当然你也可以直提取中文,不同字符对应的 unicode 范围如下所示:

函数

说明

sub(pattern,repl,string)

把字符串中的所有匹配表达式pattern中的地方替换成repl

[^**]

表示不匹配此字符集中的任何一个字符

\u4e00-\u9fa5

汉字的unicode范围

\u0030-\u0039

数字的unicode范围

\u0041-\u005a

大写字母unicode范围

\u0061-\u007a

小写字母unicode范围

3.提取字符串中的中文字符

import re

string = "北京大学beijing985大学@#¥……&{}*@$%)..+_)("

#提取中文字符

string_code = re.sub(u"([^\u4e00-\u9fa5])","",string)

print(string_code )

#输出:北京大学大学

4.提取字符串中的中文字符和数字

import re

string = "北京大学beijing985大学@#¥……&{}*@$%)..+_)("

#提取中文字符和数字

string_code = re.sub(u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039])","",string)

print(string_code )

#输出:北京大学985大学

5.提取其他

至于提取其他字符,可以根据正则表达式的 unicode 范围,并参照上述三个例子敲代码。

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