python - 删除数据框中的非字母数字符号

Question

如何从数据框中的值中删除非字母？我只设法将全部转换为小写

def doubleAwardList(self):
        dfwinList = pd.DataFrame()
        dfloseList = pd.DataFrame()
        dfwonandLost = pd.DataFrame()
        #self.dfWIN... and self.dfLOSE... is just the function used to call the files chosen by user
        groupby_name= self.dfWIN.groupby("name")
        groupby_nameList= self.dfLOSE.groupby("name _List")

        list4 = []
        list5 = []

        notAwarded = "na"

        for x, group in groupby_name:
            if x != notAwarded:
                list4.append(str.lower(str(x)))
        dfwinList= pd.DataFrame(list4)

        for x, group in groupby_nameList:
            list5.append(str.lower(str(x)))
        dfloseList = pd.DataFrame(list5)

数据示例:基本上我主要需要删除句号和连字符，因为我需要将其与另一个文件进行比较，但命名不太一致，因此我必须删除非字母数字以获得更准确的结果

creative-3
smart tech pte. ltd.
nutritive asia
asia's first

期望的结果:

creative 3
smart tech pte ltd
nutritive asia
asia s first

Answer 1

使用DataFrame.replace仅并向模式添加空格:

df = df.replace('[^a-zA-Z0-9 ]', '', regex=True)

如果一列 - 系列:

df = pd.DataFrame({'col': ['creative-3', 'smart tech pte. ltd.', 
                           'nutritive asia', "asia's first"],
                   'col2':range(4)})
print (df)
                    col  col2
0            creative-3     0
1  smart tech pte. ltd.     1
2        nutritive asia     2
3          asia's first     3

df['col'] = df['col'].replace('[^a-zA-Z0-9 ]', '', regex=True)
print (df)

                  col  col2
0           creative3     0
1  smart tech pte ltd     1
2      nutritive asia     2
3         asias first     3

编辑:

如果可以使用多个列，则仅选择对象，显然是字符串列，并在必要时转换为字符串:

cols = df.select_dtypes('object').columns
print (cols)
Index(['col'], dtype='object')

df[cols] = df[cols].astype(str).replace('[^a-zA-Z0-9 ]', '', regex=True)
print (df)
                  col  col2
0           creative3     0
1  smart tech pte ltd     1
2      nutritive asia     2
3         asias first     3