那些年我们在Python掉进的坑——清除不想要的字符

起因，在spark运行的时候出现了这个错误

打开ipython用pandas检查的时候发现后面几条是这个样子

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.read_csv("name_address.csv",sep=',',encoding='utf8')

In [3]: df.keys()

Out[3]: Index([u'name', u'address'], dtype='object')

In [4]: df['address']

Out[4]:

0 珠海市斗门区龙山工业区黄杨大道2004号

1 杭州市西湖区黄姑山路29号颐高创业园

2 北京市北京经济技术开发区科创14街99号33幢D座二层D203室

3 北京市东城区贡院西街6号E栋10层1007室

4 北京市海淀区中关村东路84-7号

5 北京市东城区忠实里南街甲6号楼410室

6 北京市海淀区魏公村小区13号楼2门1

7 北京市朝阳区北苑路168号1号楼9层909号

8 北京市海淀区天秀路10号中国农大国际创业园1号楼B632室

9 北京市昌平区政法大学东侧松园小区

10 北京市朝阳区霄云路21号1幢三层(麦子店孵化器0650号)

11 北京市海淀区广源闸5号1幢7层701-031

12 北京市海淀区花园北路14号院内综合楼二层东侧办公楼

13 北京市海淀区蓝靛厂金源时代购物中心B区2#B座1707室

14 北京市海淀区马甸东路19号9层1021

15 北京市石景山区古城北路甲3号

16 北京市北京经济技术开发区经海2路29号院7号楼202-6

17 北京市密云县溪翁庄镇环湖路66号镇政府1号楼110室-465

18 北京市朝阳区小红门乡南四环成寿寺路308号城外诚商务楼四层2071号

19 北京市朝阳区管庄乡1号1幢2层2088号

20 北京市昌平区东小口镇天通东苑一区33号楼8内2层205

21 北京市密云县古北口镇古御路外街11号镇政府办公楼212室-772

22 北京市朝阳区望京西路甲50号1号楼7层(新企航孵化器203号)

23 北京市北京经济技术开发区文化园西路8号院24号楼11层1202

24 北京市朝阳区小红门乡南四环成寿寺路308号城外诚商务楼四层1198号

25 北京市顺义区南法信镇金关北二路2号院1号楼636室

26 北京市平谷区镇罗营镇镇罗营东街5号

27 北京市平谷区镇罗营镇镇罗营东街5号

28 北京市朝阳区小红门乡南四环成寿寺路308号城外诚商务楼四层1393号

29 北京市丰台区南四环西路188号十五区5号楼603

...

5747765 CQkJICAgCQkJCQkJCQkJCQkgICAJCQnljZflroHluILpgp...

5747766 CQkJICAgCQkJCQkJCQkJCQkgICAJCQnljqbpl6jluILpm4...

5747767 5Y2X5a6B5biC5YW05a6B5Yy65LiK5rW36LevOOWPt+ebm+...

5747768 5Y2X5a6B5biC5YW05a6B5Yy65Lic5bee6LevMuWPt+S4re...

5747769 5Y2X5a6B5biC6Z2S56eA5Yy66YeR5rmW6LevMjjlj7flko...

5747770 5Y2X5a6B5biC5YW05a6B5Yy65pyb5bee5Y2X6LevMTg45Y...

5747771 5Y2X5a6B5biC5YW05a6B5Yy66ZW/5YW06LevMTDlj7flkI...

5747772 5Y2X5a6B5biC5Lq65rCR5Lic6Lev77yS77yR77yQ5Y+356...

5747773 5Y2X5a6B5biC5pyd6Ziz6LevNDnlj7c=

5747774 5Y2X5a6B5biC6Z2S56eA5Yy65ruo5rmW6Lev77yR5Y+35Y...

5747775 5Zub5bed55yB6LWE6Ziz5biC5LmQ6Iez5Y6/5a2U6ZuA5L...

5747776 6LS15bee55yB6LS16Ziz5biC5Y2X5piO5Yy66b6Z5rSe5a...

5747777 5q2m5rGJ5biC5rGf5bK45Yy65LqM5LiD6Lev5Lic56uL5Z...

5747778 5Y2X5a6B5biC54Gr54Ks5LiA5pSv6LevMTDlj7fpk7bovr...

5747779 5Y2X5a6B5biC6Z2S56eA5Yy65paw5rCR6Lev77yR77yN77...

5747780 5Y2X5a6B5biC6Z2S56eA5Yy65qGC6ZuF6LevMTblj7fkuJ...

5747781 5Y2X5a6B5biC6auY5paw5Yy66auY5paw5LiD6LevMuWPt+...

5747782 5Y6m6Zeo5biC5rmW6YeM5Yy65Y2O6I2j6LevMTk45Y+35L...

5747783 6KGi5bee5biC5p+v5Z+O5Yy65paw5paw6KGX6YGT56ul5p...

5747784 5Y2X5a6B5biC57uP5byA5Yy66YeR5Yev6LevOTjlj7c=

5747785 CQkJICAgCQkJCQkJCQkJCQkgICAJCQnlsbHkuJznnIHmtY...

5747786 5YyX5Lqs5biC5Liw5Y+w5Yy66YCg55Sy6KGXMTEw5Y+3Mu...

5747787 6LS15riv5biC6I235Z+O6LevMTEwMuWPt+mYs+WFiemDve...

5747788 5Y2X5a6B5biC6Z2S56eA5Yy66Z2S5bGx6LevMTDlj7fmvr...

5747789 5Y2X5a6B5biC5aSn5a2m5Lic6LevMTc05Y+35bm/6KW/5Y...

5747790 5Y2X5a6B5biC5Y2O5L6o5oqV6LWE5Yy65q2m5L6o5aSn6Y...

5747791 5YyX5Lqs5biC5rW35reA5Yy65b+X5paw5Lic6LevOOWPt+...

5747792 5rex5Zyz5biC56aP55Sw5Yy65Y2O5by65YyX6KGX6YGT5o...

5747793 CQkJICAgCQkJCQkJCQkJCQkgICAJCQnljZflroHluILopb...

5747794 山东省德州市禹城市高新技术开发区东街延长线东首路南

Name: address, Length: 5747795, dtype: object

后面的地址都是英文字符，不能用“，”来分隔

In [7]: def is_alpabet(uchar):

...: uchar = uchar.decode('utf8')

...: if (uchar >=u'\u0041' and uchar <=u'\u005a') or (uchar >= u'\u0061' and uchar<=u'\u007a'):

...: return True

...: else:

...: False

...:

定义一个函数来区分英文字母

In [11]: def is_alpabet(uchar):

...: if type(uchar) != type(u'u\0041'):

...: uchar = uchar.decode('utf8')

...: if (uchar >=u'\u0041' and uchar <=u'\u005a') or (uchar >= u'\u0061' and uchar<=u'\u007a'):

...: return True

...: else:

...: False

...:

In [12]: f = lambda x: is_alpabet(x)

In [13]: df['address'].apply(f)

Out[13]:

0 None

1 None

2 None

3 None

4 None

5 None

6 None

7 None

8 None

9 None

10 None

11 None

12 None

13 None

14 None

15 None

16 None

17 None

18 None

19 None

20 None

21 None

22 None

23 None

24 None

25 None

26 None

27 None

28 None

29 None

...

5747765 True

5747766 True

5747767 None

5747768 None

5747769 None

5747770 None

5747771 None

5747772 None

5747773 None

5747774 None

5747775 None

5747776 None

5747777 None

5747778 None

5747779 None

5747780 None

5747781 None

5747782 None

5747783 None

5747784 None

5747785 True

5747786 None

5747787 None

5747788 None

5747789 None

5747790 None

5747791 None

5747792 None

5747793 True

5747794 None

Name: address, Length: 5747795, dtype: object

用apply传递lambda函数好像没啥用

In [16]: for i in df['address']:

...: if is_alpabet(i) is True:

...: print i

...:

null

null

a

null

null

G昌邑市柳疃镇长胡同村

hangzhou

MATTHIAS

null

null

null

[e-mail]

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QQ@2678614785

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qq@1157198609

SF863818500@163com

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liguanghua819728@163com

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C昌邑市天水路北首

A3昌邑市岩山路南首

A3岩山路南首

D昌邑市区西首206国道北

K昌邑市宋庄镇址（下小路以西）

G昌邑市柳疃镇张家车道村

N昌邑市北孟镇李家埠村西

I昌邑市卜庄镇

K昌邑市宋庄镇（西黄埠村南下小路东侧）

D昌邑市区西王耨泵站北

H昌邑市夏店镇址

I昌邑市卜庄镇

I卜庄镇大闫村北

C昌邑市区东于家山下

H夏店镇(辛沙路北下小路西)

L昌邑市石埠镇

K昌邑市宋庄镇下小路以西

D昌邑市烟汕路王耨村路段路北

L昌邑市石埠镇崇德屯村南309国道280公里处

V昌邑市丈岭镇驻地

A3昌邑市区利民街南岩山路东

N昌邑市北孟镇址

O太保庄乡址

L昌邑市流河乡址

M昌邑市饮马镇址

D昌邑市山前街26号

null

N0 .14水上服务区（108号黑浮下100米）

[e-mail]

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D昌邑市北海路451号

[e-mail]

G205蒙阴县夏家庄子路段（原蒙阴县中运加油站）

C昌邑市交通街北奎聚路西

E昌邑市都昌街办双台工业园

I昌邑市卜庄镇经济开发区

D昌邑市北海路北首(寓新花园1、2号)

E昌邑市双台工业园

A昌邑市新兴街29号

A昌邑市富昌街北（北苑小区沿街1号楼）

J昌邑市围子镇辛隅村

A昌邑市奎聚街办开发区

A昌邑市天水路南首路东烟汕路北

C昌邑经济开发区

J昌邑市围子镇工业园

I昌邑市沿海经济开发区

A昌邑市奎聚街办郝家城后村

G昌邑市柳疃镇青乡北

H昌邑市卜庄镇夏店街

M昌邑市饮马镇山阴村

D昌邑市利民街西首

K昌邑市宋庄镇址（下小路32公里处路东）

C昌邑市利民街西首

A昌邑市解放路467号

A2昌邑市中台村

G昌邑市青乡邮政公司东邻

F昌邑市龙池农行对面

A3利民街702号

C昌邑市北海路与交通街交叉路口以东、三角公园对面的银河购物广场

C昌邑市文山中学院内

I昌邑市沿海经济开发区

C昌邑市都昌街道山前社区居委会

J昌邑市鲁东铸造工业园（游龙面业南邻）

[e-mail]

A3昌邑市岩山路与利民街交汇处

C昌邑市新昌路北首

APEC科技工业园

F昌邑市龙池镇北

G柳疃镇青阜村

U济青高速公路饮马段228KM处

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A昌邑市新兴街东首

[e-mail]

[e-mail]

A2-2德馨大厦622号

A2-2德馨大厦173131号

null

[e-mail]

com

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[e-mail]

[e-mail]

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[e-mail]

[e-mail]

APEC烟台芝罘科技工业园兴宾路6号

APEC中国烟台芝罘科技工业园华泰路15号

APEC科技工业园

APEC中国烟台（芝罘）科技工业园冰轮路9号

APEC中国烟台（芝罘）科技工业园芝水工业园

APEC中国烟台（芝罘）科技工业园区化工路99号

APEC中国烟台（芝罘）科技工业园冰轮路51号

APEC科技工业园楚玉路金鑫工业园

APEC科技工业园只楚汽车零部件园

APEC中国烟台（芝罘）科技工业园

APEC科技工业园金鑫工业园A区1号

APEC科技工业园汇宾路8－10号

APEC科技工业园汇宾路8-19号

APEC工业园区南仓西路

APEC科技工业园化工路中段

D昌邑市南逄乡政府驻地

APEC科技工业园冰轮路39号

APEC中国烟台（芝罘）科技工业园宫家岛241号

APEC科技工业园芝水工业园

APEC烟台（芝罘）科技工业园宫家岛北街267号

APEC中国烟台（芝罘）科技工业园

APEC科技工业园金鑫工业园

APEC科技工业园楚玉路68号

APEC科技工业园冰轮路58号

APEC科技工业园冰轮路2号

APEC中国烟台（芝罘）工业科技园楚玉路中段金鑫工业园5号

APEC科技工业园芝水工业园

APEC科技工业园楚玉路11号

APEC中国烟台(芝罘)科技工业园冰轮西路5号

[e-mail]

[e-mail]

com

com

com

com

com

[e-mail]

com

[e-mail]

no

e河区机务段单身宿舍楼门面房

e河区神州唐三彩工艺城院内大门西侧

G107路北鄂豫皖纪念馆对面

no

no

no

A昌邑利众商厦有限责任公司佳家福购物中心一楼

no

no

A昌邑市利民街101号

no

V丈岭镇塔耳堡村

J昌邑市围子镇张家村

no

no

no

no

no

null

A昌邑市北海路382号

no

no

I昌邑市卜庄镇

C昌邑市区交通街北昌盛路西

no

no

no

no

no

no

no

V塔耳堡镇址

U昌邑市錾秸蚝笳虐倩屯村

no

no

no

no

no

no

g头镇大众中路16号

g头镇开放西路2号

no

e河区爽明街52号

no

no

t阳镇北关村

no

e河区北关村常平北街27号

no

CA1511哈尔滨哈西服装城一层五厅15号

N口镇白石坑村

no

M昌邑市饮马镇黄家官庄村

e河区古仓街42号院内

CQkJICAgCQkJCQkJCQkJCQkgICAJCQnljJfkuqzluILpgJrlt57ljLropb/pm4bplYfmlL/lupzlpKfooZczMjblj7cKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICA=

CQkJICAgCQkJCQkJCQkJCQkgICAJCQnkuIrmtbfluILpl7XooYzljLrlhYnljY7ot681OTjlj7cy5bmiQTExMTblrqQKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICA=

CQkJICAgCQkJCQkJCQkJCQkgICAJCQnlrqPmganljr/kuIflr6jkuaHkvI3lrrblj7DmnZHlha3nu4QKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICA=

CQkJICAgCQkJCQkJCQkJCQkgICAJCQnkuIrmtbfluILlpYnotKTljLrmlrDlm5vlubPlhazot680NjjlvIQyMOW5ojTlsYI2OOWupAoJCQkJICAgICAgICAgICAgICAgIAkJCSAgIAkJCQk=

CQkJICAgCQkJCQkJCQkJCQkgICAJCQnljJfkuqzluILmtbfmt4DljLrkuIflr7/ot68yN+WPt+eUteWtkOWkp+WOpgogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIA==

LQ==

CQkJICAgCQkJCQkJCQkJCQkgICAJCQnkuIrmtbfluILmnajmtabljLrljIXlpLTot68xMTM15byEM+WPtzIwNDDlrqQKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICA=

一条一条打印，是可以正常匹配出来的，但是怎么把这些去掉呢

In [20]: for i in df['address']:

...: if is_alpabet(i) is True:

...:

...: df.drop(0,inplace=True)

...:

---------------------------------------------------------------------------

ValueError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-20-38fcea8a37c8> in <module>()

2 if is_alpabet(i) is True:

3

----> 4 df.drop(0,inplace=True)

5

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/generic.pyc in drop(self, labels, axis, level, inplace, errors)

2159 new_axis = axis.drop(labels, level=level, errors=errors)

2160 else:

-> 2161 new_axis = axis.drop(labels, errors=errors)

2162 dropped = self.reindex(**{axis_name: new_axis})

2163 try:

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/indexes/base.pyc in drop(self, labels, errors)

3622 if errors != 'ignore':

3623 raise ValueError('labels %s not contained in axis' %

-> 3624 labels[mask])

3625 indexer = indexer[~mask]

3626 return self.delete(indexer)

ValueError: labels [0] not contained in axis

In [21]:

In [21]: for i in df['address']:

...: if is_alpabet(i) is True:

...:

...: df.drop(0)

...:

...:

---------------------------------------------------------------------------

ValueError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-21-8cb0b8ec452f> in <module>()

2 if is_alpabet(i) is True:

3

----> 4 df.drop(0)

5

6

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/generic.pyc in drop(self, labels, axis, level, inplace, errors)

2159 new_axis = axis.drop(labels, level=level, errors=errors)

2160 else:

-> 2161 new_axis = axis.drop(labels, errors=errors)

2162 dropped = self.reindex(**{axis_name: new_axis})

2163 try:

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/indexes/base.pyc in drop(self, labels, errors)

3622 if errors != 'ignore':

3623 raise ValueError('labels %s not contained in axis' %

-> 3624 labels[mask])

3625 indexer = indexer[~mask]

3626 return self.delete(indexer)

ValueError: labels [0] not contained in axis

用了几个删除命令都不行，于是我决定把没有特殊字符的数据另外提取出来

In [54]: df[df.address.map(is_alpabet)]

Out[54]:

name \

174753 瓜州县常捷棉业有限责任公司雁湖籽棉收购点

181894 湖口顺丰物流运输有限公司兰州分公司

580521 如东县生产资料服务公司

614729 南宁市澳特包装机械有限公司

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1960731 _0277f2a316b03aa3750ba4d11884cbc6.txt

1960735 _02b2013c02fc06f0c2aec60a3b511ded.txt

1960754 _055148af445401d72278385cbee03e9e.txt

1960778 _089b9036d4f5a130da3e9b087b72e964.txt

1960787 _09aa4d4ed8c4512d57375cc222f917b0.txt

1960788 _09f4d1b2799a1ec8e984a7180d4e9347.txt

1960797 _0aaf5246aac6052d1db8fc7674cf22ad.txt

1960798 _0ac34e6a97a4ea746d3f6b7e859857d6.txt

1960800 _0ae6283a995162227a498cf467dfe993.txt

1960807 _0bb06c400e7480454ba7a2b7ceadf888.txt

1960828 _0d3841940968de1524c60f07d2948e5d.txt

1960833 _0dc67525d11afb03c4aba42d169d9375.txt

1960852 _0fa9d3c9d6bc269eeb70f4ce8039cdda.txt

1960861 _1041cf3f2014c5bf0c0dd721beb9bfc5.txt

1960870 _115f66cf598a20178cc08b21d60f9099.txt

1960871 _119cef964ff80c6817ca3f1660b99da0.txt

1960878 _125b82bee25080e5859cb55febeb3adb.txt

1960891 _136ecdbe2cf57e5d8505ace834ab3e79.txt

直接用语句可以匹配出来所有相符合的，问题是怎么把这些删掉。

In [108]: df[~(df.address.map(lambda x:np.any(map(is_alpabet,x))))]

Out[108]:

name address

1 亿茂物业管理有限公 杭州市西湖区黄姑山路29号颐高创业园

4 中国大恒（集团）有限公司北京图文设计制作第一分公司 北京市海淀区中关村东路84-7号

5 北京麦思奇高科技有限公司 北京市东城区忠实里南街甲6号楼410室

6 北京市捷特派努软件开发中心分部 北京市海淀区魏公村小区13号楼2门1

7 海之语（北京）信息技术有限公司 北京市朝阳区北苑路168号1号楼9层909号

9 北京奥科物联信息科技有限公司 北京市昌平区政法大学东侧松园小区

10 上海恒瑞网络信息有限公司北京分公司 北京市朝阳区霄云路21号1幢三层(麦子店孵化器0650号)

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22 北京宣联停车服务有限责任公司朝阳分公司 北京市朝阳区望京西路甲50号1号楼7层(新企航孵化器203号)

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5723318 南京苏宁易购超市有限公司采购分公司 南京市雨花台区龙藏大道2号

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5723329 湖南巨人网络科技有限责任公司 湖南省株洲市天元区泰山西路智商科技大厦1楼开放式办公区25号

5747794 禹城市富华樱食品有限公司 山东省德州市禹城市高新技术开发区东街延长线东首路南

[4958009 rows x 2 columns]

In [109]: df1=df[~(df.address.map(lambda x:np.any(map(is_alpabet,x))))]

In [110]: df1.to_csv("name_address.txt",sep='|',encoding='utf8')

利用这个方式来吧没有英文字的匹配出来，有几个要点：

1.“～”符号表示“非”的意思

2.map表示传递lambda匿名函数

3.numpy的any表示只要有一个元素相等就可以反回True，any里面的参数类似一个列表 列表每个元素都是True or False，map函数返回的结果恰好是个列表

4.x是lambda的形式参数