


Bagaimana untuk Mengekstrak Nombor daripada Rentetan dalam Pandas DataFrames?
Mengekstrak Nombor daripada Rentetan DataFrame dengan Panda
Dalam analisis data, selalunya perlu untuk mengekstrak corak atau jenis data tertentu daripada rentetan. Dalam kes Pandas DataFrames, lajur rentetan mungkin mengandungi jenis data bercampur, termasuk aksara dan nombor. Artikel ini menangani cabaran mengekstrak nombor daripada rentetan sedemikian menggunakan pustaka Pandas yang berkuasa.
Pertimbangkan contoh DataFrame berikut yang dipanggil 'df' dengan lajur bernama 'A' yang mengandungi gabungan rentetan dan nilai angka:
<code class="python">import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A':['1a',np.nan,'10a','100b','0b'], })</code>
Objektif kami adalah untuk mengasingkan nilai berangka daripada setiap sel, menghasilkan lajur bersih yang mengandungi hanya integer:
A 0 1 1 NaN 2 10 3 100 4 0
Menggunakan Ungkapan Biasa dan Kumpulan Tangkap
Satu pendekatan berkesan untuk mengekstrak nombor daripada rentetan ialah menggunakan ungkapan biasa (regex) dalam kombinasi dengan kumpulan tangkapan. Regex membolehkan kami menentukan corak yang sepadan dengan aksara atau jujukan tertentu dalam rentetan. Kumpulan tangkapan membolehkan kami menangkap dan mengekstrak bahagian rentetan yang dipadankan.
Dalam kes ini, kami boleh menggunakan corak regex berikut:
(\d+)
Corak ini mewakili kumpulan tangkapan yang sepadan satu atau lebih digit (d) berturut-turut.
Menggunakan corak ini pada DataFrame kami menggunakan kaedah 'str.extract':
<code class="python">df.A.str.extract('(\d+)')</code>
menghasilkan hasil yang diingini:
0 1 1 NaN 2 10 3 100 4 0 Name: A, dtype: object
Kumpulan tangkapan berjaya mengekstrak bahagian berangka rentetan, mengabaikan aksara. Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa kaedah ini khusus untuk nombor bulat dan tidak akan berfungsi untuk nilai titik terapung.
Kesimpulannya, menggunakan ungkapan biasa dengan kumpulan tangkapan menyediakan cara yang ringkas dan cekap untuk mengekstrak nombor daripada lajur rentetan dalam Pandas DataFrames. Dengan menggabungkan teknik ini, penganalisis data boleh mengasingkan data berangka dengan berkesan untuk analisis dan manipulasi selanjutnya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengekstrak Nombor daripada Rentetan dalam Pandas DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
