Pandasでデータをより効率的にクリーニング

Question

私はstreetinsider.comからEPS情報を取得するPythonスクリプトを持っています。現在、私は以下のように完全に非効率的な方法でデータを消去しています。どのようにこれをより効率的に行うことができるかを誰かが見せることができるかどうか分かります。

次の例は非常に非常に縮小されていますが、さらに多くの列と多くの行があります。

eps_table = DataFrame({'% Beat': '+1,405%', '% Week': '+123%'}, index=[0]) 

things_to_remove = ['% Beat', '% Week'] 
for i in things_to_remove: 
    eps_table[i] = eps_table[i].replace("%", "",regex=True) 
    eps_table[i] = eps_table[i].replace("\+", "", regex=True) 
    eps_table[i] = eps_table[i].replace("\,", "", regex=True) 

ありがとうございます。

Answer 1

すべてを一度に実行します。

eps_table.replace(r'[%+,]', '', regex=True) 

Answer 2

これはおそらくそれを行うための最も簡単な方法です：

eps_table.replace('\+', '', regex=True).replace('%', '', regex=True).replace(',', '', regex=True) 

出力：

% Beat % Week 
0 1405 123