pandas 匹配excel有小数点的数字

可以使用正则表达式匹配带小数点的数字，然后使用 Pandas 的 str.extract() 方法提取匹配的数字。

例如，假设我们有一个包含数字的 Excel 文件，其中一列包含带小数点的数字。我们可以使用以下代码读取文件并提取该列中的数字：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 提取带小数点的数字
pattern = r'\d+\.\d+'
df['numbers'] = df['column_with_numbers'].str.extract(pattern)

在上面的代码中，我们使用正则表达式模式 `\d+\.\d+` 匹配带小数点的数字。然后，我们使用 Pandas 的 str.extract() 方法提取匹配的数字，并将其保存到一个新列中。

相关问题

pandas 匹配excel小数点前两位

可以使用 pandas 的 apply 方法和 lambda 表达式来实现匹配 excel 小数点前两位的操作。具体步骤如下：

1. 读取 Excel 文件为 pandas DataFrame 对象。
2. 对 DataFrame 中的数值列使用 apply 方法和 lambda 表达式，将小数点前两位取出来并转换为字符串类型。
3. 将得到的字符串类型的小数点前两位作为新的列添加到 DataFrame 中。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 定义一个匹配小数点前两位的函数
def match_decimal(num):
    return str(int(num * 100))[:2]

# 对数值列应用匹配函数，并将结果添加为新的列
for col in df.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns:
    df[col+'_2dp'] = df[col].apply(lambda x: match_decimal(x))

# 输出结果
print(df.head())

在上面的示例代码中，我们首先使用 `pd.read_excel()` 方法读取了一个名为 `data.xlsx` 的 Excel 文件为 pandas DataFrame 对象。然后，我们定义了一个名为 `match_decimal()` 的匹配小数点前两位的函数，它的作用是将小数点前两位取出来并转换为字符串类型。接着，我们使用 `df.select_dtypes(include=['float', 'int'])` 方法选择所有数值类型的列，并使用 for 循环对每一列应用匹配函数，并将得到的结果添加为新的列。最后，我们使用 `df.head()` 方法输出了前五行的结果。

pandas 筛选excel某表头小数点前两位数据

可以使用 pandas 的 str 属性和正则表达式来实现：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 筛选表头小数点前两位数据
pattern = r'^\d{1,2}\.'  # 匹配小数点前两位数字
mask = df.columns.str.contains(pattern)
df_filtered = df.loc[:, mask]

# 输出筛选结果
print(df_filtered)

其中，`df.columns.str.contains(pattern)` 返回一个布尔型数组，表示每个表头是否匹配正则表达式。使用 `df.loc[:, mask]` 把匹配的表头所在的列筛选出来。