用Python中的字符串提取数据帧中的最后一个数字

我有熊猫的数据框。我不知道如何开始提取信息

列中的数据如下所示：

->Company A 100->Company B 60->Company C 80-> Company D
->Company A 100->Company B 53.1->Company C 82.2->Company D 100-> Company G
->Company A 100->Company B 23-> Company D

等等

公司的信息并不重要，只是每个项目的最后一个数字

我想提取最后->之前的数字，并将其粘贴到另一列中

例如，分别提取80、100和23

80
100
23

我有这个

import re
text = '->Company A 100->Company B 60->Company C 80-> Company D'
re.findall(r'\d+', text)[-1]

它给出了正确的输出“80”

但是当我为一个df做这件事的时候

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I get:TypeError:expected string或bytes like object

如果需要字符串的最后一个数字，可以尝试以下操作：

df['num'] = df['text'].str[::-1].str.extract('(\d+)')
df['num'] = df['num'].str[::-1]
df

           text                                         num
0   -> Company A 100->Company B 60->Company C 80->...   80
1   -> Company A 100->Company B 53.1->Company C 82...   100
2   -> Company A 100->Company B 23-> Company D          23

如果您只想要最后一个'->'之前的号码，也可以尝试此方法：

df['num'] = df['text'].str.split('->').str[-2].str.extract('(\d+)')

           text                                         num
0   -> Company A 100->Company B 60->Company C 80->...   80
1   -> Company A 100->Company B 53.1->Company C 82...   100
2   -> Company A 100->Company B 23-> Company D          23

df['text'].str.split('->').str[-2].str.extract('(\d+(?:\.\d+)?)')

如果要在最后一个'->'之前使用浮点数，请执行以下操作：

df['num'] = df['text'].str.split('->').str[-2].str.extract('(\d+)')

           text                                         num
0   -> Company A 100->Company B 60->Company C 80->...   80
1   -> Company A 100->Company B 53.1->Company C 82...   100
2   -> Company A 100->Company B 23-> Company D          23

df['text'].str.split('->').str[-2].str.extract('(\d+(?:\.\d+)?)')

---

更改在正则表达式中，如果需要字符串的最后一个数字，可以尝试以下操作：

df['num'] = df['text'].str[::-1].str.extract('(\d+)')
df['num'] = df['num'].str[::-1]
df

           text                                         num
0   -> Company A 100->Company B 60->Company C 80->...   80
1   -> Company A 100->Company B 53.1->Company C 82...   100
2   -> Company A 100->Company B 23-> Company D          23

如果您只想要最后一个'->'之前的号码，也可以尝试此方法：

df['num'] = df['text'].str.split('->').str[-2].str.extract('(\d+)')

           text                                         num
0   -> Company A 100->Company B 60->Company C 80->...   80
1   -> Company A 100->Company B 53.1->Company C 82...   100
2   -> Company A 100->Company B 23-> Company D          23

df['text'].str.split('->').str[-2].str.extract('(\d+(?:\.\d+)?)')

如果要在最后一个'->'之前使用浮点数，请执行以下操作：

df['num'] = df['text'].str.split('->').str[-2].str.extract('(\d+)')

           text                                         num
0   -> Company A 100->Company B 60->Company C 80->...   80
1   -> Company A 100->Company B 53.1->Company C 82...   100
2   -> Company A 100->Company B 23-> Company D          23

df['text'].str.split('->').str[-2].str.extract('(\d+(?:\.\d+)?)')

更改发生在正则表达式中，用于获取浮点或整数，并通过索引获取最后一个值：

df['num'] = df['col'].str.findall(r'([-+]?\d*\.\d+|\d+)').str[-1]
print (df)


                                                 col  num
0  -> Company A 100->Company B 60->Company C 80->...   80
1  -> Company A 100->Company B 53.1->Company C 82...  100
2         -> Company A 100->Company B 23-> Company D   23

用于使用获取浮点或整数，并通过索引获取最后一个值：

df['num'] = df['col'].str.findall(r'([-+]?\d*\.\d+|\d+)').str[-1]
print (df)


                                                 col  num
0  -> Company A 100->Company B 60->Company C 80->...   80
1  -> Company A 100->Company B 53.1->Company C 82...  100
2         -> Company A 100->Company B 23-> Company D   23

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谢谢你的快速回答！有可能把这些数字也包括在小数中吗？谢谢，这很有效。将->之前的所有数字以及小数提取到新列中是否困难？还是我应该创建一个新帖子好的，那很好。不用担心，谢谢你迄今为止的努力！非常感谢。很抱歉问你。现在添加了吗？谢谢您的快速回答！有可能把这些数字也包括在小数中吗？谢谢，这很有效。将->之前的所有数字以及小数提取到新列中是否困难？还是我应该创建一个新帖子好的，那很好。不用担心，谢谢你迄今为止的努力！非常感谢。很抱歉问你。现在添加了吗？