在pandas里面,我想要取得ID列'自动投放广告1-'或者‘核心词-’后面的字符
时间: 2024-03-01 20:53:44 浏览: 101
你可以使用pandas中的str.extract()函数结合正则表达式来实现这个需求。具体可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 构造数据
data = {'ID': ['自动投放广告1-123', '核心词-456', '其他-789']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用正则表达式提取后面的字符
df['ID_suffix'] = df['ID'].str.extract('(?:自动投放广告1-|核心词-)(.*)', expand=False)
print(df)
```
输出结果如下:
```
ID ID_suffix
0 自动投放广告1-123 123
1 核心词-456 456
2 其他-789 NaN
```
在这个代码中,首先使用pandas的DataFrame构造了一个包含ID列的数据,然后使用str.extract()函数结合正则表达式提取后面的字符,并将结果保存在新的列ID_suffix中。注意,这个正则表达式的含义和之前提到的一样,使用了非捕获组(?:...)来匹配"自动投放广告1-"或者"核心词-",然后提取后面的任意字符。另外,如果ID列中不包含"自动投放广告1-"或者"核心词-",则对应的ID_suffix值为NaN。
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我想用pandas 读取一列 类目 1.5w-2w 7.5w-10w 转化为数组的均值
可以使用Pandas库中的apply函数,将每个单元格的字符串转换为均值,并将结果存储在一个新的列中。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
def convert_range(range_str):
start, end = range_str.split('-')
start_num = float(start.replace('w', ''))
end_num = float(end.replace('w', ''))
return (start_num + end_num) / 2
df = pd.read_csv('your_file.csv') # 读取包含数据的csv文件
df['mean_array'] = df['category'].apply(convert_range) # 将函数应用到category这一列,并将结果存储在新的列mean_array中
```
这样,您就可以将函数应用到整个列中,将每个单元格的字符串转换为均值,并将结果存储在一个新的列中。
pandas判断某一列数值是否大于10,如果大于则在字符串后面插入10
您可以通过以下代码判断数据框df的某一列col是否大于10,并在字符串后面插入10:
```python
import pandas as pd
# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'col': [5, 15, 20, 8, 12]})
# 判断值是否大于10
df['new_col'] = df['col'].apply(lambda x: str(x)+'10' if x>10 else str(x))
# 输出数据框
print(df)
```
这段代码会在大于10的值的字符串后面插入10,例如15会变成"1510"。