Python 3.x 删除数据帧和csv文件中的特定字符

我有一个csv文件，我用熊猫数据框处理。 在名为

left

的列中，我应该只有数字 (一)

然而，在我的csv文件中，我注意到我有类似于396]或[456]的内容。我的问题是如何删除本专栏中的所有[and]。 2) 在另一个专栏里

df1.icol(0)
0       'm'
1       'i'
2       'i'
3       'l'
4       'm'
5       'u'
6       'i'
7       'l'
8       'i'
9       'l'
10      '.'
11      '3'
12      'A'
13      'M'
14      'S'
15      'U'
16      'N'
17      'A'
18      'D'
19      'R'
20      'E'
21      'S'
22      'S'
23      'E'
Name: char, dtype: object

我还注意到，我有一些行带有

['E'

，

]'S'

，而不是

'E'

和

'S'

。 我如何删除

[

和

]

3） 我有一个数据框

df =[['c', 88, 118, 2872, 2902], [] ,['g', 8, 98, 287, 202]]

我想删除所有的

“[]”

因此，我正在寻找以下内容：

df= [['c', 88, 118, 2872, 2902], ['g', 8, 98, 287, 202]]

我认为如果需要替换所有列中的值，可以使用空字符串：

df = df.replace(['\[','\]'], ['',''], regex=True)

样本：

df = pd.DataFrame({'char':['[E','S]','[E']})
print (df)
  char
0   [E
1   S]
2   [E

df = df.replace(['\[','\]'], ['',''], regex=True)
print (df)
  char
0    E
1    S
2    E

如果只需要在一列中更换：

df.char = df.char.replace(['\[','\]'], ['',''], regex=True)
print (df)
  char
0    E
1    S
2    E

要删除空列表，请使用

列表理解

：

L = [['c', 88, 118, 2872, 2902], [] ,['g', 8, 98, 287, 202]]

L1 = [x for x in L if len(x) !=0]
print (L1)
[['c', 88, 118, 2872, 2902], ['g', 8, 98, 287, 202]]

对于删除

NaN

行：

L = [['c', 88, 118, 2872, 2902], [] ,['g', 8, 98, 287, 202]]

L1 = [x for x in L if len(x) !=0]
print (L1)
[['c', 88, 118, 2872, 2902], ['g', 8, 98, 287, 202]]

df = pd.DataFrame([['c', 88, 118, 2872, 2902], [] ,['g', 8, 98, 287, 202]])
print (df)
      0     1      2       3       4
0     c  88.0  118.0  2872.0  2902.0
1  None   NaN    NaN     NaN     NaN
2     g   8.0   98.0   287.0   202.0

print (df.dropna(how='all'))
   0     1      2       3       4
0  c  88.0  118.0  2872.0  2902.0
2  g   8.0   98.0   287.0   202.0