Python 我正在处理一个银行数据集，我只能使用'；工作经验'；柱

我正在处理一个银行数据集，我只能使用“工作经验”列的整数部分。我尝试过用正则表达式定义一个函数，并将其转换为整数，但它存储的不是整数地址。我做错了什么

这是我的密码：

def year_converter(x):
    return int(re.search(r'\d+', x).group())    

bank_data['Years in current job'] = bank_data['Years in current job'].apply(lambda x: year_converter)

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尝试通过更新更新您的dict：

bank_data.update({k: year_converter(v) for k, v in bank_data.items()})

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您传递函数的结果是

lambda

，这就是为什么它是“after”屏幕截图中的结果值

执行

lambda

中的函数：

bank_data['Years in current job'] = bank_data['Years in current job'].apply(
    lambda x: year_converter(x))

或者直接将其传递给

apply

以便

apply

正确执行它：

bank_data['Years in current job'] = bank_data['Years in current job'].apply(
    year_converter)

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bank_data['Years in current job']=bank_data['Years in current job'].更新（{k:year_converter（v）表示k，v表示bank_data.items（）}文件“”，第1行bank_data['Years in current job']=bank_data['Years in current job'.]更新（{k:year_converter（v）表示k，v表示k，v表示bank，v表示bank_data.items（））^SyntaxError:Parsing和equals语句时出现意外EOF。更新方法自动更新到位。（就像我在原始答案中所写的那样）我按照你说的做了，bank_data.update（{k:year_converter（v）对于bank_data.items（）中的k，v）现在得到这个：TypeError：预期的字符串或字节，如Objective这是Python和Tensorflow吗？我想这是其中一个的问题，所以你可能应该添加更多的特定标记，而不仅仅是机器学习，这些专家可能会找到它。尝试了两种方法，不起作用->TypeError：预期的字符串或字节，如Objective什么类型的your对象

bank_data

？pandas.core.frame.DataFrametype（bank_data['当前工作年限]）->pandas.core.series.serietype（bank_data['当前工作年限]）.iloc[0]）->str