dataframe的列A取值为字符串，现在想将列A取值的括号内的内容剥离出来，生成新的一列B

您好，可以使用正则表达式来实现这个需求。可以使用 pandas 的 str.extract() 方法，例如：

df['B'] = df['A'].str.extract('\((.*?)\)')

这个正则表达式会匹配 A 列中括号内的内容，然后将匹配到的内容提取出来，存储到 B 列中。

相关问题

如果dataframe列A取值为空，那么让生成列B=列A+1；否则就生成列B=列A

你可以使用如下代码来实现：

import pandas as pd

# 创建 dataframe
df = pd.DataFrame({
    'A': ['a', '', 'b', 'c', ''],
    })

# 生成列B
df['B'] = df['A'].apply(lambda x: x+'1' if x == '' else x)

# 打印 dataframe
print(df)

输出结果为：

   A  B
0  a  a
1     1
2  b  b
3  c  c
4     1

其中，使用 `apply` 方法将一个函数应用到每个元素上，根据列A是否为空来生成列B的值。

如果dataframe列A取值为NaN，那么让生成列B=列A+1；否则就生成列B=列A

你好！谢谢你的提问。针对你的问题，可以使用 pandas 库来处理。以下是一种实现方式：

import pandas as pd

# 假设原始数据为 df，包含列 A 和列 B
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, float('nan'), 4], 'B': [0, 0, 0, 0]})

# 使用 fillna 方法将 NaN 值填充为 1
df['B'] = df['A'].fillna(1)

# 输出结果
print(df)

结果如下：

     A  B
0  1.0  1
1  2.0  2
2  NaN  1
3  4.0  4

这里使用 `fillna` 方法将列 A 中的 NaN 值填充为 1，然后将结果赋值给列 B。

希望这能解决你的问题，请尽管提出更多的问题，我会尽力回答。