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如何在pandas中替换字符串中的非数字或小数

在pandas中替换字符串中的非数字或小数,可以使用正则表达式和str.replace()方法来实现。

首先,需要导入pandas库:

代码语言:python
代码运行次数:0
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import pandas as pd

假设我们有一个名为df的DataFrame,其中包含一个名为column_name的列,存储了需要替换的字符串。我们可以使用正则表达式[^0-9\.]来匹配非数字和非小数点的字符,然后使用空字符串""来替换这些字符。具体代码如下:

代码语言:python
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df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('[^0-9\.]', '')

这样就能将column_name列中的非数字和非小数点的字符替换为空字符串。

下面是对上述代码的解释:

  • df['column_name']:选择需要替换的列。
  • .str.replace('[^0-9\.]', ''):使用str.replace()方法替换匹配到的字符。[^0-9\.]表示匹配非数字和非小数点的字符,空字符串""表示替换成空。

这种方法可以应用于任何包含字符串的列或Series。它适用于清洗数据、提取数字或小数等场景。

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