您的代码缺少 import pandas as pd，并且无法访问数据，因为它需要凭据。
可以使用pandas.DataFrame.replace：
示例数据：

df = pd.DataFrame({'a':['abc123abc', 'def456678'], 'b':['123a', 'b456']})

字符串
数据框架：

a           b
0   abc123abc   123a
1   def456678   b456

型
[^0-9.]替换所有非数字字符。

df.replace('[^0-9.]', '', regex=True)

型
输出量：

a       b
0   123     123
1   456678  456

型
编辑：这里的问题实际上是关于嵌套的JSON，而不是关于替换框架中的值。上面的语句不起作用的原因是因为数据在框架中保存为dicts。但是由于上面提到的解决方案通常是正确的，它不会编辑它。
修改后的答案：

from pandas.io.json import json_normalize
import requests
import pandas as pd

URL = 'https://wastemanagement.post-iot.lu/measurement/measurements?source=83512& pageSize=1000000000&dateFrom=2019-10-26&dateTo=2019-10-28'
req = requests.get(URL,auth=('xxxx', 'xxxx') )
text_data= req.text
json_dict= json.loads(text_data)
df= json_normalize(json_dict['measurements'])
df = df_final.rename(columns={'source.id': 'source', 'battery.percent.value': 'battery', 'c8y_TemperatureMeasurement.T.value': 'Temperature Or T','c8y_DistanceMeasurement.distance.value':'Distance'})
cols_to_keep =['source' ,'battery', 'Temperature Or T', 'time', 'Distance']
df_final = df[cols_to_keep]

型
输出量：

source  battery Temperature Or T    time                        Distance
0   83512   98.0    NaN                 2019-10-26T00:00:06.494Z    NaN
1   83512   NaN     23.0                2019-10-26T00:00:06.538Z    NaN
2   83512   NaN     NaN                 2019-10-26T00:00:06.577Z    21.0
3   83512   98.0    NaN                 2019-10-26T00:30:06.702Z    NaN
4   83512   NaN     23.0                2019-10-26T00:30:06.743Z    NaN

型