如何将DataFrame一列数据所含的单位删除

可以使用正则表达式（regex）去除字符串中的单位部分。假设你要去除DataFrame的名为"column_name"的一列数据中的单位，可以按照如下步骤进行：

1. 导入re库。

import re

2. 编写正则表达式，匹配单位部分。例如，假设你的单位都是以括号包含在字符串末尾的形式出现的，可以使用如下正则表达式：

unit_regex = r"\s*\([^)]*\)$"

这个正则表达式将匹配任何以左括号开头、右括号结尾的字符串，这些字符串可能出现在任何空格后面。

3. 使用正则表达式去除单位。可以使用DataFrame的apply方法对该列数据应用一个lambda函数，这个函数接受每一个元素，使用re.sub方法将其中的单位部分替换为空字符串。最后返回处理后的结果即可。

df["column_name"] = df["column_name"].apply(lambda x: re.sub(unit_regex, "", str(x)))

这个代码将处理DataFrame的"column_name"列，并将其中的单位部分去除。需要注意，这里的str(x)将每个元素转换为字符串类型，以便在其中执行正则表达式替换。

相关问题

pandas 将dataframe一列数据拆分为多列

可以使用 pandas 的 str.split 方法将一列数据按照指定分隔符拆分成多列。

例如，假设有如下数据：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'A': ['1-2-3', '4-5-6', '7-8-9']})
data

输出：

       A
0  1-2-3
1  4-5-6
2  7-8-9

要将列 A 拆分为三列，可以使用如下代码：

data[['B', 'C', 'D']] = data['A'].str.split('-', expand=True)
data = data.drop('A', axis=1)
data

输出：

   B  C  D
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

以上代码的思路是：

1. 使用 str.split 方法将列 A 按照分隔符 '-' 拆分成多列。
2. 使用 expand=True 参数将拆分后的列转换为 DataFrame。
3. 将新的 DataFrame 按列合并到原始数据中。
4. 删除原始数据中的列 A 列。

这样就可以将一列数据拆分为多列了。

python将dataframe某一列数据写入一个列表

可以使用 pandas 库的 `tolist()` 方法将 dataframe 的某一列数据转换为列表。例如，假设 dataframe 的列名为 `column_name`，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 取出某一列数据并转为列表
data_list = df['column_name'].tolist()

print(data_list)

其中，`data.csv` 是数据保存的文件，`'column_name'` 是需要转换为列表的列名。运行代码后，`data_list` 就是 `column_name` 列的所有数据组成的列表。