import numpy as np
import pandas as pd
import re
df=pd。
#coding;cidnum'.keyword = df,';)
發現結果把所有的非數字及字母全部替換掉了;;keyword')
df;/, '.str,';'[^a-zA-Z0-9_\]
#將雙引號過濾掉
#將NA的替換掉g
df=df.keyword = df;;path'
df,'name'home/.keyword, '.replace(r;0'file_20150625'.fillna(')
r=u',header=None;cid'.str.lower()
i = 0
df, sep='.keyword，字母意外的所有特殊符號，數字;;u9fa5]'u4e00-\t'想過濾掉除文字。原因是什麽啊.read_csv('.columns=['，具體解決方案如下：
解決方案1：
改成r="\W"試試
解決方案2：
=u'u4e00-\[^a-zA-Z0-9_\u9fa5]'
解決方案3：
妳自己先要確定“亂碼”的定義，例如韓文(unicode)，如果妳裝了韓文字體，那是可以顯示的，不是亂碼，但沒裝的話就是問號壹堆，如果是韓文
(euc-kr)，在漢字系統那只是壹堆無語義的漢字……可能這個舉例扯遠了，妳覺得不會有這種情況，但我只是提醒壹下會有意料之外的情況
所以，妳需要壹個白名單，把妳允許的字符unicode範圍都列出來，因為肯定不止漢字，像妳列出的文件名中就有空格
另外，沒必要逐個字符檢查，直接用re.sub去除白名單外的字符就可以了