python “10万“ 提取10 数字

可以使用 Python 的正则表达式来提取字符串中的数字。具体来说，可以使用 `re` 模块中的 `findall` 函数来查找字符串中的数字，并将它们提取出来。例如，如果要从字符串 `"10万"` 中提取数字 `10`，可以使用以下代码：

import re

s = "10万"
digits = re.findall(r'\d+', s)
if digits:
    print(digits[0])
else:
    print("字符串中不包含数字")

这里的正则表达式 `r'\d+'` 表示匹配一个或多个数字。`re.findall` 函数会返回一个列表，其中包含所有匹配的字符串。因为这里只需要提取第一个数字，所以可以直接使用 `digits[0]` 来获取该数字。输出结果为：

10

需要注意的是，这里假定字符串中只包含一个数字。如果字符串中包含多个数字，可以通过修改正则表达式或者使用循环来提取所有的数字。

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python中如何将一个数分成个十百千万

要将一个整数分解成个位、十位、百位、千位和万位，您可以使用整数除法和取模运算符来提取每个位上的数字。以下是一个示例代码：

num = 12345

# 分解个位
ones = num % 10

# 分解十位
tens = (num // 10) % 10

# 分解百位
hundreds = (num // 100) % 10

# 分解千位
thousands = (num // 1000) % 10

# 分解万位
ten_thousands = (num // 10000) % 10

print("个位:", ones)
print("十位:", tens)
print("百位:", hundreds)
print("千位:", thousands)
print("万位:", ten_thousands)

在这个例子中，我们将整数 `12345` 分解成个位、十位、百位、千位和万位。通过整数除法和取模运算符，我们可以依次提取每个位上的数字，并将其存储在对应的变量中。然后，我们打印出每个位上的数字来验证结果。输出将是：

个位: 5
十位: 4
百位: 3
千位: 2
万位: 1

我有数据df_taobao, 其中一列数据是付款人数，类型为object，数据格式是“20+，10万+，5+”, 该怎么写python代码才可以将付款人数进行从大到小排列

要对DataFrame中的付款人数列进行排序，您可以使用`pandas`库中的`sort_values()`函数。在排序之前，您需要先对付款人数进行处理，将其转换为数字类型。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import re

# 假设df_taobao是您的DataFrame，包含付款人数列"付款人数"
df_taobao = pd.DataFrame({
    "付款人数": ["20+", "10万+", "5+"]
})

# 定义一个函数，用于从字符串中提取数字部分并转换为整数
def extract_number(string):
    match = re.search(r'\d+', string)  # 使用正则表达式匹配数字部分
    if match:
        return int(match.group())  # 将匹配到的数字部分转换为整数
    else:
        return 0  # 如果没有匹配到数字，则返回0或其他默认值

# 将付款人数列应用提取函数，创建新的一列"付款人数（数字）"
df_taobao["付款人数（数字）"] = df_taobao["付款人数"].apply(extract_number)

# 对DataFrame按照"付款人数（数字）"列进行排序，从大到小排列
sorted_df_taobao = df_taobao.sort_values(by="付款人数（数字）", ascending=False)

# 打印排序结果
print(sorted_df_taobao)

运行以上代码，将输出按照付款人数从大到小排列的DataFrame。请注意，我们先定义了一个名为`extract_number`的函数，用于从字符串中提取数字部分并转换为整数。然后，我们使用`apply()`函数将该函数应用于"付款人数"列，创建了一个新的列"付款人数（数字）"，其中包含转换后的数字。最后，我们使用`sort_values()`函数按照"付款人数（数字）"列进行排序，并将结果存储在一个新的DataFrame中。您可以根据实际情况调整代码中的DataFrame名称和列名，以适应您的数据。