付款人数为2000+,十万,数据类型为float48, 针对这种数据中存在特殊字符"+"以及中文”万“字,如何将”万转换成对应数值,并将付款人数进行从大到小排列,代码怎么写
时间: 2024-04-09 07:28:02 浏览: 119
如果付款人数数据类型为 float48,你可以使用正则表达式来处理特殊字符 "+" 和中文 "万" 字,并将其转换为相应的数值。以下是一个示例代码:
```python
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'].astype(str).str.replace(r'\+', '').str.replace(r'万', '')
# 使用正则表达式提取数字部分
df['付款人数'] = df['付款人数'].apply(lambda x: float(re.findall(r'\d+', str(x))[0]) * 10000 if re.findall(r'\d+', str(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)
```
在上述代码中,首先将数据类型转换为字符串型,然后使用 `str.replace` 函数去除特殊字符 "+" 和中文 "万"。接下来,使用正则表达式 `re.findall` 提取字符串中的数字部分。对于每个字符串,如果找到数字,则将其转换为浮点型并乘以 10000,以实现将中文 "万" 转换为对应的数值;如果未找到数字,则将其转换为浮点型。最后,使用 `sort_values` 函数按照付款人数列进行降序排序。
请注意,以上代码假设特殊字符 "+" 和中文 "万" 是需要清洗的唯一字符,并且付款人数是以数字开头的。如果还有其他特殊字符需要清洗或其他数据转换需求,请根据实际情况进行适当的修改。
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