① python pandas 过滤某列特殊字符求助
汉字也被替换掉了:utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
import re
df=pd。
#coding;cidnum'.keyword = df,';)
发现结果把所有的非数字及字母全部替换掉了;;keyword')
df;/, '.str,';'[^a-zA-Z0-9_\]
#将双引号过滤掉
#将NA的替换掉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号，数字;;u9fa5]'u4e00-\t'想过滤掉除文字。原因是什么啊.read_csv('.columns=['，具体解决方案如下：
解决方案1：
改成r="\W"试试
解决方案2：
=u'u4e00-\[^a-zA-Z0-9_\u9fa5]'
解决方案3：
你自己先要确定“乱码”的定义，例如韩文(unicode)，如果你装了韩文字体，那是可以显示的，不是乱码，但没装的话就是问号一堆，如果是韩文
(euc-kr)，在汉字系统那只是一堆无语义的汉字……可能这个举例扯远了，你觉得不会有这种情况，但我只是提醒一下会有意料之外的情况
所以，你需要一个白名单，把你允许的字符unicode范围都列出来，因为肯定不止汉字，像你列出的文件名中就有空格
另外，没必要逐个字符检查，直接用re.sub去除白名单外的字符就可以了
② 前置过滤器怎么清洗
前置过滤器是用于对输入的文本进行清洗和预处理的一种技术。在生成相关文章中，前置过滤器可以用来去除一些无关或噪音的内容，使得生成的文章更加准确和有用。
具体实现前置过滤器的方式可以根据需求和具体情况来定。以下是一个简单的示例，展示了一个可能的前置过滤器的实现过程：
```python
def preprocess_text(input_text):
# 去除特殊字符和标点符号
text = re.sub('[^a-zA-Z0-9\s]', '', input_text)
# 将文本转换为小写
text = text.lower()
# 去除停用词
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)
# 返回清洗后的文本
return text
```
以上是一个简单的前置过滤器示例，它使用正则表达式去除了特殊字符和标点符号，将文本转换为小写，并去除了一些常见的停用词。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
使用这个前置过滤器，你可以将需要清洗的文本作为输入，然后得到清洗后的文本作为输出。你可以将清洗后的文本用于生成相关文章的模型中。
③ Python中的去除字符串中的空格和特殊字符的方法有哪些呢
strip只能去除前后空白字符或指定字符。要去掉字符串中间的空白字符或指定字符，可以使用replace方法