pandas применяют regex для замены значений
Я прочитал некоторые данные о ценах в фрейме данных pandas, значения следующие:
$40,000* $40000 conditions attached Я хочу разбить его на числовые значения. Я знаю, что могу прокручивать и применять регулярное выражение
- удалить unicode emoji с помощью re в python
- Модуль «regex» Python: значение размытости
- Захват названных групп в regex с re.findall
- Как использовать регулярные выражения для анализа тегов HTML?
- Регулярное выражение, соответствующее многострочному блоку текста
- Python Math Regex
[0-9]+
к каждому полю присоединяется к результирующему списку обратно вместе, но есть ли не замкнутый путь?
благодаря
4 Solutions collect form web for “pandas применяют regex для замены значений”
Вы можете удалить все ненулевые цифры, используя re.sub() :
value = re.sub(r"[^0-9]+", "", value)
regex101 demo
Вы можете использовать Series.str.replace :
import pandas as pd df = pd.DataFrame(['$40,000*','$40000 conditions attached'], columns=['P']) print(df) # P # 0 $40,000* # 1 $40000 conditions attached df['P'] = df['P'].str.replace(r'\D+', '').astype('int') print(df)
доходность
P 0 40000 1 40000
так как \D соответствует любой не десятичной цифре .
Вы можете использовать метод замены pandas; также вы можете сохранить разделитель тысяч ',' и разделитель десятичных знаков '.'
import pandas as pd df = pd.DataFrame(['$40,000.32*','$40000 conditions attached'], columns=['pricing']) df['pricing'].replace(to_replace="\$([0-9,\.]+).*", value=r"\1", regex=True, inplace=True) print(df) pricing 0 40,000.32 1 40000
Для этого вам не нужно регулярное выражение. Это должно работать:
df['col'] = df['col'].astype(str).convert_objects(convert_numeric=True)