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気温データをDFに取り込んだところ、「11月」と「年の値」のコラムに「 ] 」が含まれた数値があります。  
この記号を削除したいのですが、どうすればいいでしょうか。

データタイプは、

Miyagi_temp['年の値'].unique().tolist()

で確認して記号付きはstrになっています。

Miyagi_temp['年の値'].str.strip(' ]')  
を実行すると記号は消えますが、記号付きの数値以外はすべてnanになってしまいます。

Miyagi_temp['年の値'].str.replace(' ]', '')  
を実行しても同じ結果です。

すいませんがよろしくお願いします。

[![気温データ](https://i.stack.imgur.com/l0h2P.jpg)](https://i.stack.imgur.com/l0h2P.jpg)
CC BY-SA 4.0
2021-11-04T14:17:35.990
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2021-11-04T16:12:13.717
48948
question
python pandas
DataFrame セル内の記号を消したい
記号の削除と dtype を変更します。

```

    # object type の列名を抽出
    cols = Miyagi_temp.select_dtypes('O').columns
    
    # 数字と負号("-")と "." 以外を削除して dtype を object から float64 へ変更
    Miyagi_temp[cols] = (
      Miyagi_temp[cols].replace(r'[^\d.-]', '', regex=True).astype('float64'))
    
    pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
    print(Miyagi_temp.dtypes)
    
    #
    年          int64
    1月       float64
    2月       float64
    3月       float64
    4月       float64
    5月       float64
    6月       float64
    7月       float64
    8月       float64
    9月       float64
    10月      float64
    11月      float64
    12月      float64
    年の値    float64
    
    print(Miyagi_temp.head().to_string(index=False))
    
      年  1月  2月  3月  4月  5月  6月  7月  8月  9月  10月  11月  12月  年の値
    1926  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  11.8   6.8   1.7     6.8
    1927 -0.6 -1.5  2.5  9.0 13.6 17.6 23.4 24.2 18.5  13.9   8.3   2.1    10.9
    1928  0.4  0.1  2.9  8.8 13.7 16.9 21.1 22.4 21.6  14.2   8.8   1.4    11.0
    1929 -1.3 -0.7  2.9  8.7 12.9 16.7 23.3 24.9 18.7  14.3   8.2   5.0    11.1
    1930 -0.6  1.9  5.6  9.9 14.4 18.4 22.4 24.5 19.2  13.9   6.8   2.3    11.6
    
    print(Miyagi_temp.tail().to_string(index=False))
    
      年  1月  2月  3月  4月  5月  6月  7月  8月  9月  10月  11月  12月  年の値
    2017  2.5  3.2  5.4 11.5 17.0 18.6 25.1 23.0 21.1  14.9   9.1   3.5    12.9
    2018  1.4  1.4  7.5 12.5 17.0 20.3 25.5 24.9 20.8  16.5  10.7   4.3    13.6
    2019  2.4  3.7  7.0 10.2 17.4 19.0 22.4 26.2 22.4  16.9  10.0   5.4    13.6
    2020  4.0  4.4  7.5 10.1 16.8 21.2 21.3 26.6 22.5  15.6  10.8   3.9    13.7
    2021  1.2  3.7  8.6 11.6 17.0 20.6 24.1 24.9 20.8  15.8  15.1   NaN    14.8
    
```
CC BY-SA 4.0
2021-11-04T15:45:13.383
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2021-11-04T16:12:13.717
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answer