如何对一列中的非数字字符进行标准化处理？

可以使用Python中的正则表达式（re模块）来标准化一个字符串。具体的步骤如下：

1. 导入re模块。

2. 创建一个函数，接收一个字符串作为参数。在该函数中，使用re.sub()函数把字符串中的非数字字符替换为空格。具体的正则表达式如下：re.sub(r'[^0-9]', ' ', input_string)。其中，[^0-9] 匹配除了数字之外的任意字符，' '表示把匹配到的非数字字符替换为空格。

3. 使用pandas中的apply()函数，对整列进行标准化处理。具体的代码如下：

import re
import pandas as pd

def standardize_string(input_string):
    return re.sub(r'[^0-9]', ' ', input_string)

df['column_name'] = df['column_name'].apply(standardize_string)

其中，df是一个数据框，column_name是需要标准化的列名。

这样就可以对一列中的非数字字符进行标准化处理了。