python-3.x Pandas从字符串中提取数字

iswrvxsc 于 2023-05-02 发布在 Python

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给定以下 Dataframe ：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A':['1a',np.nan,'10a','100b','0b'],
                   })
df

    A
0   1a
1   NaN
2   10a
3   100b
4   0b

我想从每个单元格中提取数字（它们存在的地方）。期望的结果是：

我知道这可以用str.extract完成，但我不确定如何完成。

python-3.x

来源：https://stackoverflow.com/questions/37683558/pandas-extract-number-from-string

4条答案

按热度按时间

fslejnso1#

给予它一个正则表达式捕获组：

df.A.str.extract('(\d+)')

为您提供：

0      1
1    NaN
2     10
3    100
4      0
Name: A, dtype: object

(\d+)是正则表达式捕获组，\d+指定只匹配数字的正则表达式模式。请注意，这只适用于整数，而不是浮点数。

赞(0）回复(0）举报 2023-05-02

toiithl62#

你可以使用“assign”函数将你的列替换为你的结果：

df = df.assign(A = lambda x: x['A'].str.extract('(\d+)'))

赞(0）回复(0）举报 2023-05-02

muk1a3rh3#

要回答@Steven G在上面评论中的问题，这应该行得通：

df.A.str.extract('(^\d*)')

赞(0）回复(0）举报 2023-05-02

a6b3iqyw4#

如果你有多个不相交的数字集，比如在1a2b3c中，你想提取123，你可以用Series.str.replace来做：

>>> df
        A
0      1a
1      b2
2    a1b2
3  1a2b3c
>>> df['A'] = df['A'].str.replace('\D+', '')
0      1
1      2
2     12
3    123

您也可以使用Series.str.extractall和groupby来解决这个问题，但我认为这个更容易。
希望这有帮助！

赞(0）回复(0）举报 2023-05-02

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