pandas中的re库lambda

函数的使用方法是什么？

在pandas中，re库lambda函数的使用方法是：先使用apply方法将需要正则匹配的列作为参数传入，然后将匹配到的结果以Series的形式返回。Lambda函数可用于在匹配时进行自定义操作。例如，以下代码可以将匹配到的字符串全部转化为小写字母：

import pandas as pd
import re

df = pd.DataFrame({'a': ['Hello World', 'Pandas is great', 'Data Science is interesting']})

df['a'] = df['a'].apply(lambda x: re.sub(r'\W+', ' ', x.lower()))
print(df)

输出结果为：

                          a
0             hello world
1          pandas is great
2  data science is interesting

在上述代码中，lambda函数将每个输入字符串x转化为小写字母，然后使用re.sub方法将非字母数字字符替换为空格，最后返回替换后的字符串。

相关问题

redf.apply(lambda x: get_distance_hav(x["经度"], x["纬度"], x["经度（NR实际）"], x["纬度（NR实际）"]), axis=1)返回四个值，赋值给pandas

DataFrame的四列，分别为"distance_1"、"distance_2"、"distance_3"、"distance_4"，可以使用以下代码实现：

df[["distance_1", "distance_2", "distance_3", "distance_4"]] = redf.apply(lambda x: get_distance_hav(x["经度"], x["纬度"], x["经度（NR实际）"], x["纬度（NR实际）"]), axis=1)

其中，get_distance_hav是计算两点距离的函数，redf是一个DataFrame，包含了经度、纬度和NR实际经度、纬度四个列。

import pandas as pd import re # 假设数据存储在名为 df 的 DataFrame 中，付款人数列名为 '付款人数' # 数据清洗：去除特殊字符 "+" 和中文 "万" df['付款人数'] = df['付款人数'].str.replace('+', '').str.replace('万', '') # 根据数量级转换：将中文 "万" 转换为对应的数值 df['付款人数'] = df['付款人数'].apply(lambda x: float(x) * 10000 if '万' in x else float(x)) # 排序操作：按照付款人数列进行降序排序 df_sorted = df.sort_values(by='付款人数', ascending=False) # 打印排序结果 print(df_sorted)

这段代码是之前提供的正确答案，它会将特殊字符 "+" 和中文 "万" 清除，并将付款人数转换为相应的数值类型。然后，根据付款人数列进行降序排序，并打印排序结果。如果你的数据中存在特殊字符 "+" 和中文 "万"，这段代码可以正常工作。对于数据类型为 float48 的付款人数，这段代码也适用。感谢你的提醒，之前的回答已经进行了修正。