如何移除DataFrame中Opponent列内的数字？

你已经完成ESPN大学橄榄球赛程的抓取与DataFrame格式化，现在只需清理Opponent列里的排名数字，以下是几种实现方式：

方法1：正则替换数字（最直接） #

用正则匹配所有数字并替换为空，再清理多余空格：

# 移除数字并清理前后空格
schedule['Opponent'] = schedule['Opponent'].str.replace(r'\d+', '', regex=True).str.strip()

• r'\d+' 匹配一个或多个连续数字
• str.strip() 去掉替换后可能残留的前后空格（比如12 Wisconsin替换后会变成 Wisconsin，strip后得到Wisconsin）

方法2：提取球队名称（精准匹配） #

如果只想保留字母和空格组成的球队名，用str.extract提取目标内容：

schedule['Opponent'] = schedule['Opponent'].str.extract(r'([A-Za-z\s]+)', expand=False).str.strip()

• r'([A-Za-z\s]+)' 匹配字母和空格的组合，直接提取球队名称部分

方法3：整合到原有处理流程 #

可以把这一步加到你原来的Opponent列清理链中，一次性完成所有替换：

schedule['Opponent'] = schedule['Opponent'].str.replace("vs", '') \
    .str.replace("*", '') \
    .str.replace("@", '') \
    .str.replace(r'\d+', '', regex=True) \
    .str.strip()

处理后结果示例： #

Date      Opponent
0   20210409    Wisconsin
1   20211109    Ball State
2   20211809    Auburn
3   20212509    Villanova
4   20210210    Indiana
5   20210910    Iowa
6   20212310    Illinois
7   20213010    Ohio State
8   20210611    Maryland
9   20211311    Michigan
10  20212011    Rutgers
11  20212711    Michigan State
12  20210101    Arkansas

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BLuta