python获取并处理csv中某些字符之间的值

实际上它与熊猫有关，我在一个csv文件中有几个记录（大约40000条），其中一个列值是

market\u value

，例如：

原始记录

player_id,player_name,club,age,market_value,date
3713,massimo-maccarone,UC Sampdoria,31,£2.55m,2011-01-10
3713,massimo-maccarone,UC Sampdoria,31,£1.70m,2011-06-21
3713,massimo-maccarone,FC Empoli,32,£850k,2012-01-01
3713,massimo-maccarone,FC Empoli,32,£680k,2012-06-15
...

这里我想提取

market\u值的值

，并将其转换为如下格式

player_id,player_name,club,age,market_value,date
3713,massimo-maccarone,UC Sampdoria,31,2550000,2011-01-10
3713,massimo-maccarone,UC Sampdoria,31,1700000,2011-06-21
3713,massimo-maccarone,FC Empoli,32,850000,2012-01-01
3713,massimo-maccarone,FC Empoli,32,680000,2012-06-15
...

这意味着我想将其转换为数字形式，然后导入数据库。我已经编写了一个正则表达式方法来实现这一点，如：

import re

def regex_format(test_str):
    if re.search('^£.+k$',test_str):
        return float(re.search('^£(.+)k$',test_str).group(1))*1000
    elif re.search('^£(.+)m$',test_str):
        return float(re.search('^£(.+)m$',test_str).group(1))*1000000
    else:
        return 0.0

它适用于这些字符串，但当我试图在pandas的csv文件中应用它时，我遇到了一个问题，我的代码如下：

import pandas as pd
import currency_format

df=pd.read_csv('the_market_value_o.csv')
df['market_value']=currency_format.regex_format(df['market_value'])
print df

我得到了一个例外，比如：

TypeError:expected string or buffer

然后我尝试通过以下方法将序列转换为字符串：

df['market_value'].astype(basestring)

但它不起作用

顺便说一句，我的python版本是

Python2.7.12:：Anaconda4.0.0（64位）

0.18.0

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非常感谢您的帮助。

我认为问题在于，

df[market\u value]

是一系列字符串，而不是单一字符串。将其视为数据的一个片段/列——就像一个值列表。因此，请尝试以下方法：

df['market_value'].map(currency_format.regex_format)

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这个答案有更多这样的函数/示例。

谢谢，它的代码很好用，

df['market\u value']=df['market\u value'].map（currency\u format.regex\u format）