Regex 在python中用正则表达式检测特殊字符？

df

输出：

   Name
0  @#
1  R@#
2  ghj@#
3  Ray
4  *@+
5  Jack
6  Sara123#
7  ( 1234. )
8  Benjamin k 123
9  _
10 _!@#_
11 _#_&@+-
12 56#@!

df[~df['Name'].str.contains('[a-z0-9]', False)]

我需要通过正则表达式检测特殊字符。如果一个字符串包含任何字母或数字，那么该字符串是有效的，否则它将被认为是坏字符串。

---

我使用的是“^\W*$”RE，除了字符串包含“u”（下划线）时，其他一切都正常工作。它不会被视为坏字符串

使用熊猫.Series.str.contains：

 Bad_Name
0  @#
1  *@+
2  _
3  _!@#_
4  _#_&@+-

输出：

   Name
0  @#
1  R@#
2  ghj@#
3  Ray
4  *@+
5  Jack
6  Sara123#
7  ( 1234. )
8  Benjamin k 123
9  _
10 _!@#_
11 _#_&@+-
12 56#@!

df[~df['Name'].str.contains('[a-z0-9]', False)]

---

只需使用

[A-Za-z0-9]

而不是

\w

来排除

\u

和

-

我这样做是为了用Null替换值。df.replace（{“[A-Za-z0-9]”：np.nan}，regex=True）但它不起作用而不是使用

^\W*$

表示非单词字符或下划线的

^[\W\u]+$

，我这样做是为了用Null替换值。df.replace（{“[A-Za-z0-9]”：np.nan}，regex=True）但它不工作您不能使用

dict

和

regex

。尝试

df.replace（“[A-Za-z0-9]”，np.nan，regex=True）

只要模式匹配，它就会替换为null。我只需要将那些有纯特殊字符（不包含任何数字或字母）的值设为null。