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)

相关问题

python中对年收入做清洗

在Python中进行年收入的数据清洗，首先需要了解数据的格式和规律。一般而言，年收入数据的格式比较统一，通常为数字或数字加单位的形式，例如“70000”、“7.0万”、“70k”等等。但是，有时也会出现一些不规范的输入，如拼音、错误的数值等。

针对这些情况，可以采用正则表达式对数据进行清洗。以年收入为例，可以用正则表达式提取其中的数字，再进行统一的单位转换或格式化。例如，可以定义一个函数，用来将不同格式的年收入转换成数字，如下：

import re

def clean_income(income_str):
    if re.match(r'^\d+$', income_str):    # 如果只有数字
        return int(income_str)
    elif re.match(r'^(\d+\.?\d*)万$', income_str):    # 如果以“万”为单位
        return int(float(income_str[:-1]) * 10000)
    elif re.match(r'^(\d+\.?\d*)k$', income_str):    # 如果以“千”为单位
        return int(float(income_str[:-1]) * 1000)
    else:
        return None    # 如果无法识别，返回None

上面的函数使用了三个正则表达式，分别用于匹配纯数字、单位为“万”的数字和单位为“千”的数字。如果匹配成功，则按照对应单位进行转换并返回。如果无法识别，则返回None表示清洗失败。

除了上述方法，还可以使用pandas库进行数据清洗。pandas是Python中用于数据分析和处理的重要库，提供了许多便捷的数据清洗和处理方法。以年收入数据为例，可以使用pandas将数据读入DataFrame对象中，并用apply方法对数据进行清洗：

import pandas as pd

# 假设收入数据保存在income.csv中
df = pd.read_csv('income.csv')
df['income'] = df['income'].apply(clean_income)

上述代码使用了DataFrame对象的apply方法，在对应的列上应用了clean_income函数。通过pandas的DataFrame和Series对象，可以轻松地进行数据清洗和处理。

自定义pandas函数，能够提取某一列中的数字

答：当然可以，你可以使用 pandas 中的 Series.str.extract() 方法来提取某一列中的数字。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

def extract_numbers(s):
    """从字符串中提取数字"""
    numbers = pd.Series(s).str.extract('(\d+)', expand=False)
    return pd.to_numeric(numbers)

# 举个例子
df = pd.DataFrame({'text': ['Hello123World', 'Python666', '99RedBalloons']})
df['numbers'] = extract_numbers(df['text'])
print(df)

这段代码会从 `text` 列中提取数字，并将结果存储到 `numbers` 列中。输出结果如下：

            text  numbers
0  Hello123World      123
1      Python666      666
2  99RedBalloons       99