pandas字符串中只保留数字、‘*’和小数点

要在pandas字符串中只保留数字、星号（*）和小数点，您可以使用`str.replace()`方法结合正则表达式来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含特殊字符的示例Series
data = pd.Series(['Hello123!', '4.56*How are you?', 'I\'m fine.'])

# 使用正则表达式匹配除了数字、星号和小数点之外的所有字符，并替换为空字符串
data = data.str.replace('[^0-9*.]', '')

# 打印处理后的结果
print(data)

运行上述代码后，您将得到如下输出：

0      123
1    4.56*
2         
dtype: object

在这个示例中，`[^0-9*.]`是一个正则表达式模式，用于匹配除了数字、星号和小数点之外的所有字符。`str.replace()`方法将匹配到的字符替换为空字符串，从而只保留数字、星号和小数点。

请注意，上述代码中的`data`是一个`pandas`的`Series`对象，您可以根据实际情况将其替换为`DataFrame`中的某一列或其他字符串数据。

相关问题

pandas 数字转字符串，舍弃小数点

在Pandas中，如果你想将数字转换为字符串并舍弃小数点部分，可以使用`astype()`函数配合字符串格式化的方法。这里有一个例子：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含数字的DataFrame，例如一列名为'data'
df['data_str'] = df['data'].apply(lambda x: str(x).rstrip('.0') if isinstance(x, float) else x)

在这段代码里：

- `df['data'].apply()`是对'data'列中的每个元素应用一个自定义函数。
- `lambda x: ...`是一个匿名函数，接收一个参数x（即单个数值），然后检查它是否为浮点数 (`isinstance(x, float)`）。
- 如果是浮点数，`str(x).rstrip('.0')`会将其转换为字符串，移除末尾的小数点和零。
- 如果不是浮点数，直接保留其原有类型。

这样，结果的新列'data_str'中数字就会被转换成去掉小数点的字符串形式。

**相关问题--:**
1. Pandas中还有哪些其他方式可以处理数字型数据并转换为字符串？
2. 如何避免在非数字类型的值上调用此函数引发异常？
3. 怎么样只对某几列进行这种类型转换？

pandas apply 浮点数转字符串并保留两位小数点

可以使用 apply 函数结合 lambda 表达式来实现将浮点数转换为字符串并保留两位小数点的操作。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1.23456789, 2.34567890], 'B': [3.45678901, 4.56789012]})

# 定义转换函数
def float_to_str(x):
    return '{:.2f}'.format(x)

# 使用 apply 函数将浮点数转换为字符串并保留两位小数点
df = df.apply(lambda x: x.apply(float_to_str))

print(df)

输出结果如下：

      A     B
0  1.23  3.46
1  2.35  4.57