new=x.replace('\xa0','').replace(u'₽','').replace(' \n','')
import re
s='1\xa0289\xa0440,00 ₽\n'
regex1='(\\xa0)|(\s)|(₽)|(\\n)' #ищет все - закодированный пробел, обычный, знак рубля, новую строку с условием или |
new=re.sub(regex1,'',s)# |заменяет любое из найденного на пустое место
Out[105]: '1289440,00'
for row in df2.iterrows():
temp=row[1]['number'] # row[0] это индекс, row[1] это столбцы
row[1]['value']=ma.loc[ma['number']==temp]['value'].values[0]
d_min={len(x):x for x in d}
print ( d_min[min(d_min)], #имя
d[d_min[min(d_min)]] ) #зп
jane.__hash__()
Out[55]: -3911227906877301588
joe.__hash__()
Out[56]: -3911227906877301588
jane = User('Jane Doe', 'jane@example.com')
joe = User('Joe Doe', 'jdoe@example.com')
user_email_map = {user: user.name for user in [jane, joe]}
print(user_email_map)
{<__main__.User object at 0x000001614D871BA8>: 'Jane Doe', <__main__.User object at 0x000001614D871F60>: 'Joe Doe'}
test1:123123123123
.*(test.*):bcrypt.*\n- то есть отбрасывать любое количество любых символов до фразы и любое количество после (до конца строки)
Затем прочитать исходный файл по строкам, обработать их, зависать в массив, добавить перевод строк после каждой строки и записать в файл
Второй вариант - найти текстовый редактор у которого есть поддержка регулярных выражений, открыть файл и сделать замену через него. В поле поиск - это регулярное выражение, в поле замена - номер группы $1. Если строки склеятся, нужно потом добавить перевод строки \n.