在Python中,我们可以使用正则表达式来从字符串中提取某些字符,并将其转换为相应的数字形式,然后应用于pandas dataframe的计算。
首先,我们需要导入必要的库:
import re
import pandas as pd
然后,我们可以定义一个函数来提取字符串中的数字:
def extract_numbers(string):
numbers = re.findall(r'\d+', string)
return [int(num) for num in numbers]
在这个函数中,我们使用re.findall()
函数和正则表达式r'\d+'
来匹配字符串中的所有数字,并将其存储在一个列表中。然后,我们使用列表推导式将这些数字转换为整数类型。
接下来,我们可以创建一个示例字符串和一个示例的pandas dataframe:
string = 'abc123def456ghi789'
df = pd.DataFrame({'String': [string]})
现在,我们可以应用我们定义的函数来提取字符串中的数字,并将其应用于pandas dataframe的计算。例如,我们可以将提取的数字与dataframe中的某一列相加:
df['Numbers'] = df['String'].apply(extract_numbers)
df['Sum'] = df['Numbers'].apply(sum)
在这个例子中,我们使用apply()
函数将extract_numbers()
函数应用于dataframe的String
列,将提取的数字存储在Numbers
列中。然后,我们使用apply()
函数将sum()
函数应用于Numbers
列,将求和结果存储在Sum
列中。
最后,我们可以打印出最终的dataframe:
print(df)
输出结果将类似于:
String Numbers Sum
0 abc123def456ghi789 [123, 456, 789] 1368
这样,我们就成功地从字符串中提取了数字,并将其应用于pandas dataframe的计算。
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