python提取series中的数字

你可以使用正则表达式来提取Series中的数字。

首先，你需要导入re模块。然后，使用Series的str属性的extract()方法来提取数字。在extract()方法中，你可以使用正则表达式来指定要提取的模式。

例如，假设你有一个Series对象s，其中包含一些文本和数字，你可以使用以下代码来提取数字：

import re

s = pd.Series(['abc123', 'def456', 'ghi789'])

numbers = s.str.extract(r'(\d+)', expand=False)

在这个例子中，正则表达式“(\d+)”表示提取至少一个数字。expand=False参数指定将结果作为Series返回。你将得到一个新的Series对象，其中包含原始Series中所有数字的字符串表示。

如果你需要将这些字符串转换为数字类型，你可以使用astype()方法：

numbers = numbers.astype(int)

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在Python中，如果你有一个包含日期时间数据的时间序列，并想从中提取出年份的前四位数字，你可以使用pandas库中的字符串操作。假设你的时间序列是一个名为`ts`的Series或DataFrame对象，其中的日期时间字段名为'date_time'，你可以这样做：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 假设 ts 是一个包含 datetime 格式数据的 Series 或 DataFrame
ts['date_time'] = pd.to_datetime(ts['date_time'])  # 确保日期时间格式可用

# 提取年份的前四位
year_four_digits = ts['date_time'].dt.year.apply(lambda x: '{:04d}'.format(x))

# 或者更简洁的方式：
year_four_digits = ts['date_time'].dt.strftime('%Y').str.slice(start=0, stop=4)

year_four_digits.head()  # 显示结果

这里我们使用了`pd.to_datetime`将日期时间转换为datetime对象，然后通过`.dt.year`获取年份部分。`apply`函数配合`lambda`表达式和格式化字符串`'{:04d}'`确保每个年份都是四位数，不足四位则用零填充。或者，也可以直接使用`.strftime`方法和'%Y'格式来获取年份，再用`str.slice`方法提取前四位。

series中DC001': 2, 'DC002': 5, 'DC003': 10, 'DC004怎么识别后面的数字python

您可以使用字符串切片的方式来提取字符串中的数字，例如：

series = {'DC001': 2, 'DC002': 5, 'DC003': 10, 'DC004': 15}

for key in series:
    num = int(key[2:])
    print(num)

这里的 `key[2:]` 表示从字符串的第三个字符开始（即数字），一直到结尾的所有字符组成的子字符串，然后使用 `int()` 函数将其转换为整数。这样你就可以获取到每个键中的数字了。