pandas去除掉一列数的单位

要去除掉一列数的单位，可以使用pandas的字符串处理功能。假设我们有一个DataFrame，其中一个列名为“numbers”，每个单元格中包含一个数字和单位，例如“10kg”或“5m/s”，我们要去除掉单位，只留下数字。

可以使用str.extract()函数提取数字，并将结果转换为float类型。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'numbers': ['10kg', '5m/s', '3.14rad']}
df = pd.DataFrame(data)

# 提取数字并转换为float类型
df['numbers'] = df['numbers'].str.extract('(\d+\.?\d*)').astype(float)

print(df)

输出结果为：

   numbers
0    10.00
1     5.00
2     3.14

注意，这里的正则表达式“(\d+\.?\d*)”可以匹配包含小数点的数字，例如“3.14”。如果你的数据中没有小数点，可以使用“(\d+)”匹配整数。

相关问题

pandas，df去掉列标题

要去掉pandas数据框（dataframe）中的列标题，可以使用 `df.columns = range(df.shape[1])` 这个语句。这会将列标题替换为数字索引。如果你想保留行标题，可以使用 `df.index` 属性来访问它们。例如，以下代码将删除数据框（dataframe）中的列标题：

import pandas as pd

# 创建一个数据框（dataframe）
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'gender': ['F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 去掉列标题
df.columns = range(df.shape[1])

print(df)

输出将是：

    0   1  2
0  Alice  25  F
1    Bob  30  M
2    Charlie  35  M

注意，这会覆盖原始数据框（dataframe）中的列标题。如果你需要在之后使用列标题，应该在此之前创建一个备份。

pandas检查某列大于5000的数并去除

可以使用 Pandas 中的布尔索引来检查某列中大于 5000 的数，并使用 drop() 方法将这些行移除。

假设你要操作的 DataFrame 叫做 df，该列的名称为 column_name，代码如下：

# 检查大于 5000 的数
mask = df[column_name] > 5000

# 移除满足条件的行
df.drop(df[mask].index, inplace=True)

这里，我们首先创建了一个布尔掩码，以检查该列中哪些值大于 5000。然后，我们使用 drop() 方法将满足条件的行从 DataFrame 中删除，使用 inplace=True 参数使操作在原始 DataFrame 上进行修改。