dataframe格式11800元/㎡(单价)只提取其中的数字

你可以使用正则表达式来提取字符串中的数字。在Python中，可以使用re模块来进行正则表达式的匹配操作。以下是一个示例代码：

import re

price_str = "dataframe格式11800元/㎡(单价)"
price = re.findall(r'\d+', price_str)
print(price)

运行以上代码，输出结果为：['11800']。这样你就成功地从字符串中提取出了数字11800。

相关问题

将dataframe里的N/A改成0

好的，这个问题涉及数据处理，可以回答。您可以使用 pandas 库的 fillna 方法来将 dataframe 中的 NaN 值替换成指定的值，例如将 NaN 替换成 0，代码如下：

df.fillna(0, inplace=True)

其中，参数 inplace=True 表示修改原 dataframe，而不是返回新的 dataframe。

dataframe把数字部分提取出来

DataFrame是Pandas库中常用的数据结构，它是一个二维表格型数据结构，可以包含不同类型的数据，包括数值、字符串等。如果你想从DataFrame中提取数字部分，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你的DataFrame列中确实包含数字类型的值。

2. 使用`select_dtypes()`函数，它可以筛选出特定类型的数据。例如，如果你想要提取所有数值类型的列，可以这样做：

   numeric_columns = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist()

这将返回一个包含所有整数 (`int64`) 和浮点数 (`float64`) 列名的列表。

3. 如果你想直接获取数字部分作为新的DataFrame，可以使用`loc`或`iloc`来选取这些列：

   numeric_df = df.loc[:, numeric_columns]

4. 或者，如果只想提取某几个特定的数值列，可以用列名代替`numeric_columns`。