Python regex:change"；“空白”；字符和-字符为空

如何用正则表达式替换任何

空格

字符和

-

？
使用我的代码，返回以下内容：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([
    [-0.532681, 'foo sai', 0],
    [1.490752, 'bar', 1],
    [-1.387326, 'foo-', '-'],
    [0.814772, 'baz', ' - '],     
    [-0.222552, ' -', '   -'],
    [-1.176781,  'qux', '- '],         
], columns='A B C'.split())

print(df)
print('-------------------------------')

print(df.replace(r'[^\w][\s]', np.nan, regex=True))

但我期望的返回是：

A、B、C
0-0.532681富赛0
1 1.490752巴1
2-1.387326富南
3 0.814772巴兹南
4-0.222552楠楠楠
5-1.176781库克斯南

您可以使用

but return that i expect is this:<br>
              A        B    C
    0 -0.532681  foo sai    0
    1  1.490752      bar    1
    2 -1.387326     foo-  Nan
    3  0.814772      baz  NaN
    4 -0.222552      Nan  NaN
    5 -1.176781      qux  NaN

输出：

df.replace(r'^[\s-]+$', np.nan, regex=True)

^[\s-]+$

模式匹配

• ^

  -字符串的开头

• [\s-]+

  -一个或多个空格或

  -

  字符

• $

  -字符串结束

---

就我所受的教育而言，由于

^&$

的原因，这不会取代

foo bar

中的空格吗？@Manakin是的，这些是字符串锚，请参阅。

df.replace(r'^[\s-]+$', np.nan, regex=True)

          A        B    C
0 -0.532681  foo sai  0.0
1  1.490752      bar  1.0
2 -1.387326     foo-  NaN
3  0.814772      baz  NaN
4 -0.222552      NaN  NaN
5 -1.176781      qux  NaN