从pandas中的字符串中提取带小数的数字

基础概念

Pandas 是一个强大的数据处理和分析库，广泛应用于数据科学领域。它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，包括 DataFrame 和 Series 等。在处理字符串数据时，Pandas 提供了多种方法来提取和操作字符串中的信息。

相关优势

1. 强大的数据处理能力：Pandas 可以轻松处理大规模数据集，提供高效的数据清洗、转换和分析功能。
2. 丰富的字符串操作方法：Pandas 提供了多种字符串处理函数，如 str.contains、str.extract 等，方便从字符串中提取特定信息。
3. 灵活的数据结构：DataFrame 和 Series 提供了灵活的数据组织和访问方式，便于进行复杂的数据操作。

类型

在 Pandas 中，字符串操作主要通过 Series.str 访问器来实现。常用的字符串操作方法包括：

• str.contains：检查字符串是否包含特定子串。
• str.extract：使用正则表达式从字符串中提取匹配的内容。
• str.replace：替换字符串中的特定子串。
• str.split：拆分字符串。

应用场景

从 Pandas 中的字符串中提取带小数的数字，常见于处理财务报表、科学数据、日志文件等场景。例如，从一个包含价格信息的 CSV 文件中提取所有价格数据。

解决方法

假设我们有一个 DataFrame，其中某一列包含混合了文本和数字的字符串，我们需要从中提取带小数的数字。可以使用 str.extract 方法结合正则表达式来实现。

示例代码

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'text': ['Price: $12.34', 'Discount: 10%', 'Amount: 56.78', 'Other: abc']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式提取带小数的数字
df['numbers'] = df['text'].str.extract(r'(\d+\.\d+)')

print(df)

输出结果

               text  numbers
0     Price: $12.34   12.34
1        Discount: 10%      NaN
2       Amount: 56.78   56.78
3           Other: abc      NaN

解释

• r'(\d+\.\d+)' 是一个正则表达式，用于匹配带小数的数字。\d+ 表示一个或多个数字，\. 表示小数点。
• str.extract 方法会返回一个包含匹配结果的 DataFrame，如果没有匹配到，则返回 NaN。

参考链接

• Pandas 文档 - String Methods
• RegexOne - 正则表达式教程

通过上述方法和示例代码，你可以轻松地从 Pandas 中的字符串中提取带小数的数字。