jupyter notebook怎样把身高单位转换统一或者删除

在Jupyter Notebook中，如果你有一个包含身高数据的DataFrame，想要将所有高度值统一单位或者删除单位，可以按照以下步骤操作：

1. **检查数据类型**：首先确认你的身高列的数据类型，可能是字符串、数字或者含有单位的浮点数。

df['height_column'].dtype

2. **清洗数据**：
- 如果是字符串，你可以使用正则表达式或Pandas函数`str.replace()`去除单位。例如，假设单位是厘米（cm），可以尝试这样处理：

     df['height_column'] = df['height_column'].str.extract('(\d+\.?\d*)', expand=False).astype(float) / 100  # 单位换算为米(m)

- 如果是混合类型的列，先筛选出含有单位的部分，然后单独处理：

     df_height_with_units = df[df['height_column'].str.contains(r'\D')]['height_column']
     df_height_no_units = df[df['height_column'].str.contains(r'\D') == False]['height_column']

3. **删除单位**：
- 对于已经转换为数值型的列，直接操作即可，不需要额外处理；
- 对于只保留数值部分的列，你可以选择去掉小数点后面的空格：

     df_height_no_units = df_height_no_units.apply(lambda x: x.lstrip().rstrip()).astype(float)

4. **结果验证**：

   print(df[['height_column', 'height_column_cleaned']])  # 检查转换后的结果

**相关问题--:**
1. Jupyter Notebook如何识别列中是否包含特定单位？
2. 如果身高单位不止一种，应该如何逐一处理？
3. 转换过程中如何避免丢失原始数据精度？