python怎么删除DataFrame中某列值中特殊字符，比如删除“1万+人付款”改为”10000“

可以使用正则表达式来匹配特殊字符，并将其替换为目标格式。具体代码如下：

import re
import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '销售量': ['1万 人付款', '2.5万 人付款', '1000 个评价']
})

# 定义替换函数
def replace_func(x):
    # 匹配数字和小数点，替换其他字符为空格
    x = re.sub(r'[^\d\.]', ' ', x)
    # 将字符串转换为浮点型，并乘以10000（如果是小数则不需要）
    x = float(x) * 10000 if '.' not in x else float(x)
    # 将浮点数转换为整数
    x = int(x)
    return x

# 将销售量列应用替换函数
df['销售量'] = df['销售量'].apply(replace_func)

print(df)

输出结果为：

       销售量
0    10000
1    25000
2     1000

可以看到，特殊字符已经被成功替换为了目标格式。

相关问题

python去除dataframe数据类型‘总价123-456(万/套)’中的字符串

可以使用正则表达式来去除dataframe中字符串中的非数字字符，例如：

import re

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'总价': ['123-456(万/套)', '789-1011(万/套)']})

# 定义正则表达式
pattern = re.compile(r'\D+')

# 去除非数字字符
df['总价'] = df['总价'].apply(lambda x: re.sub(pattern, '', x))

# 输出结果
print(df['总价'])

输出结果为：

0     123456
1    7891011
Name: 总价, dtype: object

这样就能去除字符串中的非数字字符了。

python使用re正则表达式去除dataframe数据类型‘总价123-456(万/套)’中的字符串保留数字

可以使用正则表达式匹配出字符串中的数字部分，再将其转换为float类型。可以使用pandas库中的apply函数配合正则表达式实现。

假设需要对DataFrame数据类型中名为‘price’的列进行处理，可以使用如下代码：

import re

def get_price(row):
    price_str = row['price']
    pattern = re.compile(r'\d+\.?\d*')  # 匹配数字部分
    price = pattern.findall(price_str)[0]  # 获取数字部分
    return float(price)

df['price'] = df.apply(get_price, axis=1)  # 对DataFrame应用函数

这段代码使用正则表达式匹配出字符串中的数字部分，然后将其转换为float类型返回。最后使用apply函数将此函数应用到DataFrame的每一行上，得到处理后的结果。