Чтобы получить строку из CSV-файла без нежелательных символов, можно использовать модуль `pandas` для чтения CSV-файла и модуль `re` (регулярные выражения) для очистки строк.
Вот пример, где мы считываем CSV-файл и удаляем все символы, которые не являются буквами или цифрами:
```python
import pandas as pd
import re
# Открываем CSV-файл.
df = pd.read_csv('file.csv')
# Применяем регулярное выражение ко всем строкам в столбце с названием 'column_name'.
# Заменим все не буквы и цифры на пустую строку.
# Обратите внимание, что 'column_name' - это имя вашего столбца, замените его на ваше.
df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: re.sub('[^a-zA-Z0-9 \n\.]', '', x))
# Сохраняем изменения назад в CSV-файл.
df.to_csv('file.csv', index=False)
```
В этом коде `[^a-zA-Z0-9 \n\.]` - это регулярное выражение, которое соответствует всем символам, которые не являются буквами (заглавными или строчными), цифрами, пробелом, переводами строк `\n`, либо точкой `\.`. `re.sub` заменяет все найденные пары на пустую строку `''`.
Учтите, что это удаляет все символы, не специфицированные в регулярном выражении. Если вам нужно сохранить определенные символы или наборы символов, добавьте их в регулярное выражение.
Также не забывайте делать бэкап данных перед подобными операциями, так как они могут привести к потере данных.