田夫荷锄至,相见语依依。
大家好,我是皮皮。
前几天在Python白银交流群【kaggle】问了一个Pandas
处理字符串的问题,提问截图如下:
这里【甯同学】给了一个思路,使用正则表达式进行实现,确实是个可行的方法,并且给出代码如下所示:
# 替换为空
df["year"] = df["year"].str.replace(r'\D+','',regex=True)
# 替换为0
df["year"] = df["year"].replace(r'\D+','0',regex=True)
上面的代码会把原始的数字也全部替换掉,如果想保留原始行的数据列的话,可以使用如下代码:
df["new"] = df["省"].replace(r'\D+', '', regex=True)
顺利地解决了粉丝的问题。
关于regex
的解析,【论草莓如何成为冻干莓】补充道pandas
把是否使用正则变成了参数,如果regex
参数为True
,就用正则匹配字符串。
【瑜亮老师】后面也补充了一些关于正则表达式的知识,如下图所示:
这个问题其实方法还是很多的,这里只是抛砖引玉了一番。
更多的方法,欢迎大家积极尝试,可以把答案放在评论区,思路有3个以上的话,我再起一篇文章记录下。
大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas
处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
最后感谢粉丝【kaggle】提问,感谢【甯同学】、【论草莓如何成为冻干莓】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析,感谢【Jun】等人参与学习交流。