python 对dataframe一整列数据进行单位去除

要对DataFrame中的一整列数据进行单位去除，你可以使用`str.replace()`函数来替换字符串中的单位。首先，你需要将该列转换为字符串类型，然后使用适当的正则表达式来替换单位。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'col1': ['10kg', '20kg', '30kg'], 'col2': ['40cm', '50cm', '60cm']}
df = pd.DataFrame(data)

# 去除col1列的单位
df['col1'] = df['col1'].astype(str).str.replace(r'\D', '', regex=True)

print(df)

输出结果为：

  col1 col2
0   10  40cm
1   20  50cm
2   30  60cm

在上述示例中，使用`str.replace()`函数将`col1`列中的非数字字符（即单位）替换为空字符串，从而去除了单位。你可以根据需要修改正则表达式来匹配不同的单位格式。

相关问题

dataframe对整列数据进行函数操作

DataFrame中的整列数据可以通过apply函数进行函数操作。apply函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于整个列。

例如，可以定义一个函数来对每个元素进行平方操作：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

def square(x):
    return x ** 2

df['A_squared'] = df['A'].apply(square)

print(df)

输出结果为：

   A  B  A_squared
0  1  4          1
1  2  5          4
2  3  6          9

在这个例子中，我们定义了一个名为square的函数，它接受一个参数x并返回x的平方。我们通过apply函数将这个函数应用于DataFrame中的A列，并将结果存储在新的A_squared列中。

python dataframe整列数据格式转换

可以使用apply函数或map函数来对DataFrame的整列数据进行格式转换。例如，引用中的代码展示了如何使用apply函数将整列数据添加千分位分隔符。首先，导入pandas库和numpy库，创建一个DataFrame对象。然后，使用apply函数和lambda函数将num列中的数据转换为带有千分位分隔符的格式。最后，打印出转换后的DataFrame。

引用中的代码展示了如何使用apply函数或map函数将整列数据格式转换为百分比形式。首先，导入pandas库和numpy库，创建一个DataFrame对象。然后，使用apply函数和lambda函数将A1列中的数据转换为百分比形式，并指定保留的小数位数。同样地，也可以使用map函数实现相同的功能。最后，打印出转换后的DataFrame。

引用中的代码展示了如何使用round函数来保留DataFrame中的小数点后指定位数的小数。首先，导入pandas库和numpy库，创建一个DataFrame对象。然后，使用round函数指定保留的小数位数。最后，打印出保留指定小数位数后的DataFrame。

综上所述，可以根据具体需求使用apply函数、map函数或round函数来对DataFrame的整列数据进行格式转换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python DataFrame数据格式化（设置小数位数，百分比，千分位分隔符）](https://blog.csdn.net/weixin_48964486/article/details/123329042)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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