Python 有些正则表达式不'；不能在numpy阵列中工作

我从以下几点开始：

vals 
Out[205]: array([['NA\xa0[1] (16.0\xa0to\xa0N/A)', '12.0\xa0[2]', 'NA\xa0[1]']], dtype=object)

然后：

然后：

v = np.char.replace(v,'\s*\[[0-9]+\]\s*' , '').tolist()

v
Out[212]: [['NA [1] (16.0 to N/A)', '12.0 [2]', 'NA [1]']]

问题是，第二个替代品不起作用，而第一个替代品起作用。正则表达式似乎还可以-它应该删除这样的

[1]

字符

---

我后来发现，它与Python和方括号中的regex有关：

[2]

有效

[0-9]

无效。如何处理？

在使用熊猫之前找到了临时答案。只需在列表中应用

re.sub

[re.sub('\s*\[[0-9]+]\s*', '', x) for x in v[0]]
Out[240]: ['NA(16.0 to N/A)', '12.0', 'NA']

---

easy peasy

np.char.replace

似乎不支持regex.Ah，所以我的方法是错误的？它只替换字符？在这种情况下，我应该使用什么？如果您使用的是numpy，请向前迈出一步，使用pandas，它广泛支持regex。这不是一个完美的提示，但相关：（关闭，有点不同）

[re.sub('\s*\[[0-9]+]\s*', '', x) for x in v[0]]
Out[240]: ['NA(16.0 to N/A)', '12.0', 'NA']