Python 3.x 仅从数据帧中提取数字和字符串
我试图只提取两个不同数据帧中的数字和字符串。我使用正则表达式来提取数字和字符串Python 3.x 仅从数据帧中提取数字和字符串,python-3.x,pandas,dataframe,data-science,text-extraction,Python 3.x,Pandas,Dataframe,Data Science,Text Extraction,我试图只提取两个不同数据帧中的数字和字符串。我使用正则表达式来提取数字和字符串 import pandas as pd df_num = pd.DataFrame({ 'Colors': ['lila1.5', 'rosa2.5', 'gelb3.5', 'grün4', 'rot5', 'schwarz6', 'grau7', 'weiß8', 'braun9', 'hellblau10'], 'Animals': ['hu11nd', '12welpe',
import pandas as pd
df_num = pd.DataFrame({
'Colors': ['lila1.5', 'rosa2.5', 'gelb3.5', 'grün4', 'rot5', 'schwarz6', 'grau7', 'weiß8', 'braun9', 'hellblau10'],
'Animals': ['hu11nd', '12welpe', '13katze', 's14chlange', 'vo15gel', '16papagei', 'ku17h', '18ziege', '19pferd',
'esel20']
})
for column in df_num.columns:
df_num[column] = df_num[column].str.extract('(\d+)').astype(float)
print(df_num)
我还尝试过使用([\d+][\d+\.\d+])和“([\d+\.\d+])”
在这里,我得到了输出,但不是我所期望的。虽然我期望浮点数,但我没有得到1.5或2.5
我得到如下图片:
在这种情况下,当数字在结尾或开始时,我得到字符串,但是如果把数字放在中间或任何其他地方,那么结果是我期待的,我没有得到。
当前输出如下图所示:
我认为我的正则表达式不正确。哪个正则表达式将是解决这些问题的正确方法?或者有没有其他方法可以只提取数据帧中的数字和字符串?您可以利用内置的
str
方法,或者不使用正则表达式。见下文:
# get rid of letters and handle floating points
>>> "".join([c for c in "word234with23numbers" if c.isnumeric() or c == "."])
"23423"
>>> "".join([c for c in "gelb3.5" if c.isnumeric() or c == "."])
"3.5"
# get rid of numbers
>>> "".join([c for c in "word234with23numbers" if c.isalpha()])
"wordwithnumbers"
您可以使用(\d+\.\d+\d+
来提取
您的数字,并将
结果替换为”
来获取字符串
print (df_num.assign(colors_num=df_num["Colors"].str.extract(r"(\d+\.\d+|\d+)"))
.assign(colors_col=df_num["Colors"].str.replace(r"(\d+\.\d+|\d+)","")))
Colors Animals colors_num colors_col
0 lila1.5 hu11nd 1.5 lila
1 rosa2.5 12welpe 2.5 rosa
2 gelb3.5 13katze 3.5 gelb
3 grün4 s14chlange 4 grün
4 rot5 vo15gel 5 rot
5 schwarz6 16papagei 6 schwarz
6 grau7 ku17h 7 grau
7 weiß8 18ziege 8 weiß
8 braun9 19pferd 9 braun
9 hellblau10 esel20 10 hellblau
您的代码在正确的轨道上,您只需要考虑小数和整数的可能性:
df_num['colors_num'] = df_num.Colors.str.extract(r'(\d+[.\d]*)')
df_num['animals_num'] = df_num.Animals.str.extract(r'(\d+[.\d]*)')
df_num['colors_str'] = df_num.Colors.str.replace(r'(\d+[.\d]*)','')
df_num['animals_text'] = df_num.Animals.str.replace(r'(\d+[.\d]*)','')
Colors Animals colors_num animals_num colors_str animals_text
0 lila1.5 hu11nd 1.5 11 lila hund
1 rosa2.5 12welpe 2.5 12 rosa welpe
2 gelb3.5 13katze 3.5 13 gelb katze
3 grün4 s14chlange 4 14 grün schlange
4 rot5 vo15gel 5 15 rot vogel
5 schwarz6 16papagei 6 16 schwarz papagei
6 grau7 ku17h 7 17 grau kuh
7 weiß8 18ziege 8 18 weiß ziege
8 braun9 19pferd 9 19 braun pferd
9 hellblau10 esel20 10 20 hellblau esel
最简单的方法是定义一些函数:
def text(x):
return x.str.replace(r'[0-9.]+','')
def values(x):
return x.str.extract(r'([0-9.]+)', expand = False)
df_str.transform([text,values])
Colors Animals
text values text values
0 lila 1.5 hund 11
1 rosa 2.5 welpe 12
2 gelb 3 katze 13
3 grün 4 schlange 14
4 rot 5 vogel 15
5 schwarz 6 papagei 16
6 grau 7 kuh 17
7 weiß 8 ziege 18
8 braun 9 pferd 19
9 hellblau 10 esel 20
这回答了你的问题吗?
def text(x):
return x.str.replace(r'[0-9.]+','')
def values(x):
return x.str.extract(r'([0-9.]+)', expand = False)
df_str.transform([text,values])
Colors Animals
text values text values
0 lila 1.5 hund 11
1 rosa 2.5 welpe 12
2 gelb 3 katze 13
3 grün 4 schlange 14
4 rot 5 vogel 15
5 schwarz 6 papagei 16
6 grau 7 kuh 17
7 weiß 8 ziege 18
8 braun 9 pferd 19
9 hellblau 10 esel 20