① python pandas 過濾某列特殊字元求助
漢字也被替換掉了:utf-8
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。原因是什麼啊.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：
你自己先要確定「亂碼」的定義，例如韓文(unicode)，如果你裝了韓文字體，那是可以顯示的，不是亂碼，但沒裝的話就是問號一堆，如果是韓文
(euc-kr)，在漢字系統那隻是一堆無語義的漢字……可能這個舉例扯遠了，你覺得不會有這種情況，但我只是提醒一下會有意料之外的情況
所以，你需要一個白名單，把你允許的字元unicode范圍都列出來，因為肯定不止漢字，像你列出的文件名中就有空格
另外，沒必要逐個字元檢查，直接用re.sub去除白名單外的字元就可以了
② 前置過濾器怎麼清洗
前置過濾器是用於對輸入的文本進行清洗和預處理的一種技術。在生成相關文章中，前置過濾器可以用來去除一些無關或噪音的內容，使得生成的文章更加准確和有用。
具體實現前置過濾器的方式可以根據需求和具體情況來定。以下是一個簡單的示例，展示了一個可能的前置過濾器的實現過程：
```python
def preprocess_text(input_text):
# 去除特殊字元和標點符號
text = re.sub('[^a-zA-Z0-9\s]', '', input_text)
# 將文本轉換為小寫
text = text.lower()
# 去除停用詞
stopwords = set(['a', 'an', 'the', 'is', 'are', 'of', 'in', 'on', 'and', 'or'])
text = ' '.join(word for word in text.split() if word not in stopwords)
# 返回清洗後的文本
return text
```
以上是一個簡單的前置過濾器示例，它使用正則表達式去除了特殊字元和標點符號，將文本轉換為小寫，並去除了一些常見的停用詞。你可以根據自己的需求進行修改和擴展。
使用這個前置過濾器，你可以將需要清洗的文本作為輸入，然後得到清洗後的文本作為輸出。你可以將清洗後的文本用於生成相關文章的模型中。
③ Python中的去除字元串中的空格和特殊字元的方法有哪些呢
strip只能去除前後空白字元或指定字元。要去掉字元串中間的空白字元或指定字元，可以使用replace方法