df['定价sz'] = df['定价'].str.extract('(\d+[\.]*\d*)') 提取出数字是文本型数字，可不可以直接提取数字型数字，因为表格有公式，只有数字型数字能参与公式运算

可以使用 pandas 的 `to_numeric()` 方法将文本型数字转换为数字型数字。例如：

import pandas as pd

df['定价sz'] = pd.to_numeric(df['定价'].str.extract('(\d+[\.]*\d*)'))

`to_numeric()` 方法会将传入的 Series 转换为数值类型，并将无法转换的值设置为 NaN，例如空字符串或其他非数字字符。如果你想要将这些 NaN 值替换为 0，可以使用 `fillna()` 方法：

df['定价sz'] = pd.to_numeric(df['定价'].str.extract('(\d+[\.]*\d*)')).fillna(0)

这样就会将无法转换为数值类型的值都替换为 0。

相关问题

已知+g+=+e+*+f,++e+=+c+++d,++f+=+a+++b,+其中+a=1,+b=2,+c=3,+d=4 。求g对a,b,c,d四个点的梯度值，并给出链式求导

根据提供的引用内容，我们可以得知以下信息：
1. +g+=+e+*+f 表示将 e 与 f 相乘后的结果加上正号，再加上 g 的值，最后将结果赋给 g。
2. ++e+=+c+++d 表示先将 c 与 d 相加，然后将 e 的值加上这个结果，最后将 e 的值加 1。
3. ++f+=+a+++b 表示先将 a 与 b 相加，然后将 f 的值加上这个结果，最后将 f 的值加 1。
根据以上信息，我们可以得到以下计算过程：
1. a = 1, b = 2, c = 3, d = 4
2. e = ++c + d = 8, f = ++a + b = 4, g = e * f + g = 32
3. 对 a 求导：dg/da = df/da * de/da = 1 * 3 = 3
对 b 求导：dg/db = df/db * de/db = 1 * 4 = 4
对 c 求导：dg/dc = df/dc * de/dc = 1 * 1 = 1
对 d 求导：dg/dd = df/dd * de/dd = 0 * 1 = 0
因此，g 对 a、b、c、d 四个点的梯度值分别为 3、4、1、0。
链式求导：
dg/de = df/de * de/de + df/df * df/de = f + e
dg/df = df/df * de/df + df/de * df/df = e + f
dg/da = df/da * de/da = 3
dg/db = df/db * de/db = 4
dg/dc = df/dc * de/dc = 1
dg/dd = df/dd * de/dd = 0

df[col] = df[col].str.extract(pattern).astype(float)[0]这个什么意思

这行代码的作用是从指定的列中提取符合正则表达式模式的部分，并将其转换为浮点数。

让我们逐步解释这段代码：

1. `df[col]`：这部分表示选择 DataFrame 中的特定列，其中 `col` 是你想要处理的列的名称。

2. `str.extract(pattern)`：这部分使用正则表达式模式 `pattern` 来提取符合模式的部分。`str.extract()` 方法将返回一个包含提取结果的 DataFrame。

3. `.astype(float)`：这部分将提取的结果转换为浮点数类型。`astype()` 方法用于修改数据类型，这里将提取的结果转换为浮点数类型。

4. `[0]`：这部分选择提取结果 DataFrame 中的第一列，并将其赋值给原始的 DataFrame 中的指定列。这是因为 `str.extract()` 方法返回的是一个 DataFrame，而我们只需要提取结果的第一列。

综上所述，该行代码实际上是将指定列中符合正则表达式模式 `pattern` 的部分提取出来，并将其转换为浮点数类型，然后将提取结果赋值给原始 DataFrame 中的指定列。

希望这次解释对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。