我正在嘗試從 DataFrame 列中的字串中洗掉所有字符，但保留逗號，但它仍會洗掉包括逗號在內的所有內容。
我知道之前有人問過這個問題，但我嘗試了很多答案，并且都洗掉了逗號。
df[new_text_field_name] = df[new_text_field_name].apply(lambda elem: re.sub(r"(@[A-Za-z0-9] )|([^0-9A-Za-z \t])|(\w :\/\/\S )|^rt|http. ?", "", str(elem)))
示例文本：
'100% 聚酯纖維、紙板（至少 30% 回收材料）、100% 聚丙烯'、
所需的輸出：
'聚酯，紙板，聚丙烯'，
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可能的解決方案如下：
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_colwidth', 200)
# set test data and create dataframe
data = {"text": ['100 % polyester, Paperboard (min. 30% recycled), 100% polypropylene','Polypropylene plastic', '100 % polyester, Paperboard (min. 30% recycled), 100% polypropylene', 'Bamboo, Clear nitrocellulose lacquer', 'Willow, Stain, Solid wood, Polypropylene plastic, Stainless steel, Steel, Galvanized, Steel, 100% polypropylene', 'Banana fibres, Clear lacquer', 'Polypropylene plastic (min. 20% recycled)']}
df = pd.DataFrame(data)
def cleanup(txt):
re_pattern = re.compile(r"[^a-z, ()]", re.I)
return re.sub(re_pattern, "", txt).replace(" ", " ").strip()
df['text_cleaned'] = df['text'].apply(cleanup)
df
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Character.isDigit() 和 Character.isLetter() 函式可用于識別是數字還是字符。
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