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(gè)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(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columnsDF=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：

以上這篇pandas中去除指定字符的實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持武林站長(zhǎng)站。