


Zahlen aus DataFrame-Strings mit Pandas extrahieren
Bei der Datenanalyse ist es oft notwendig, bestimmte Muster oder Datentypen aus Strings zu extrahieren. Im Fall von Pandas DataFrames können Zeichenfolgenspalten gemischte Datentypen enthalten, einschließlich Zeichen und Zahlen. Dieser Artikel befasst sich mit der Herausforderung, Zahlen aus solchen Zeichenfolgen mithilfe der leistungsstarken Pandas-Bibliothek zu extrahieren.
Betrachten Sie den folgenden Beispiel-DataFrame namens „df“ mit einer Spalte namens „A“, die eine Mischung aus Zeichenfolgen und numerischen Werten enthält:
<code class="python">import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A':['1a',np.nan,'10a','100b','0b'], })</code>
Unser Ziel ist es, die numerischen Werte aus jeder Zelle zu isolieren, was zu einer sauberen Spalte führt, die nur Ganzzahlen enthält:
A 0 1 1 NaN 2 10 3 100 4 0
Verwendung regulärer Ausdrücke und Erfassungsgruppen
Ein effektiver Ansatz zum Extrahieren von Zahlen aus Zeichenfolgen ist die Verwendung regulärer Ausdrücke (Regex) in Kombination mit Capture-Gruppen. Mit Regex können wir Muster angeben, die mit bestimmten Zeichen oder Sequenzen in einer Zeichenfolge übereinstimmen. Mit Capture-Gruppen können wir den übereinstimmenden Teil der Zeichenfolge erfassen und extrahieren.
In diesem Fall können wir das folgende Regex-Muster verwenden:
(\d+)
Dieses Muster stellt eine übereinstimmende Capture-Gruppe dar eine oder mehrere Ziffern (d) hintereinander.
Das Anwenden dieses Musters auf unseren DataFrame mit der Methode „str.extract“:
<code class="python">df.A.str.extract('(\d+)')</code>
erzeugt das gewünschte Ergebnis:
0 1 1 NaN 2 10 3 100 4 0 Name: A, dtype: object
Die Erfassungsgruppe hat die numerischen Teile der Zeichenfolgen erfolgreich extrahiert und dabei die Zeichen ignoriert. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Methode spezifisch für ganze Zahlen ist und nicht für Gleitkommawerte funktioniert.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung regulärer Ausdrücke mit Erfassungsgruppen eine präzise und effiziente Möglichkeit bietet, Zahlen aus Zeichenfolgenspalten zu extrahieren innerhalb von Pandas DataFrames. Durch die Integration dieser Technik können Datenanalysten numerische Daten effektiv für die weitere Analyse und Bearbeitung isolieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie extrahiere ich Zahlen aus Zeichenfolgen in Pandas DataFrames?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Es gibt viele Methoden, um zwei Listen in Python zu verbinden: 1. Verwenden Sie Operatoren, die in großen Listen einfach, aber ineffizient sind; 2. Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die effizient ist, die ursprüngliche Liste jedoch ändert. 3.. Verwenden Sie den operator =, der sowohl effizient als auch lesbar ist; 4. Verwenden Sie die Funktion iterertools.chain, die Speichereffizient ist, aber zusätzlichen Import erfordert. 5. Verwenden Sie List Parsing, die elegant ist, aber zu komplex sein kann. Die Auswahlmethode sollte auf dem Codekontext und den Anforderungen basieren.

Es gibt viele Möglichkeiten, Python -Listen zusammenzuführen: 1. Verwenden von Operatoren, die einfach, aber nicht für große Listen effizient sind; 2. Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die effizient ist, die ursprüngliche Liste jedoch ändert. 3. Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze geeignet ist. 4. Verwenden Sie * Operator, fusionieren Sie kleine bis mittelgroße Listen in einer Codezeile. 5. Verwenden Sie Numpy.concatenate, das für große Datensätze und Szenarien mit hohen Leistungsanforderungen geeignet ist. 6. Verwenden Sie die Append -Methode, die für kleine Listen geeignet ist, aber ineffizient ist. Bei der Auswahl einer Methode müssen Sie die Listengröße und die Anwendungsszenarien berücksichtigen.

CompiledLanguageOfferSpeedandSecurity, während interpretedLanguagesProvideaseofuseAnDportabilität.1) kompiledlanguageslikec areFasterandSecurebuthavelongerDevelopmentCyclesandplatformDependency.2) InterpretedLanguages -pythonareaToReAndoreAndorePortab

In Python wird eine für die Schleife verwendet, um iterable Objekte zu durchqueren, und eine WHHE -Schleife wird verwendet, um Operationen wiederholt durchzuführen, wenn die Bedingung erfüllt ist. 1) Beispiel für Schleifen: Überqueren Sie die Liste und drucken Sie die Elemente. 2) Während des Schleifens Beispiel: Erraten Sie das Zahlenspiel, bis Sie es richtig erraten. Mastering -Zyklusprinzipien und Optimierungstechniken können die Code -Effizienz und -zuverlässigkeit verbessern.

Um eine Liste in eine Zeichenfolge zu verkettet, ist die Verwendung der join () -Methode in Python die beste Wahl. 1) Verwenden Sie die monjoy () -Methode, um die Listelemente in eine Zeichenfolge wie "" .Join (my_list) zu verkettet. 2) Für eine Liste, die Zahlen enthält, konvertieren Sie die Karte (STR, Zahlen) in eine Zeichenfolge, bevor Sie verkettet werden. 3) Sie können Generatorausdrücke für komplexe Formatierung verwenden, wie z. 4) Verwenden Sie bei der Verarbeitung von Mischdatentypen MAP (STR, MIXED_LIST), um sicherzustellen, dass alle Elemente in Zeichenfolgen konvertiert werden können. 5) Verwenden Sie für große Listen '' .Join (large_li

Pythonusesahybridapproach, kombinierte CompilationTobyteCodeAnDinterpretation.1) codiscompiledtoplatform-unintenpendentBytecode.2) BytecodeIsinterpretedBythepythonvirtualMachine, EnhancingEfficiency und Portablabilität.

Die Keedifferzences -zwischen Pythons "für" und "während" Loopsare: 1) "für" LoopsareideAlForiteratingOvercesorknownowniterations, während 2) "LoopsarebetterForContiningUtilAconditionismethoutnredefineditInations.un

In Python können Sie Listen anschließen und doppelte Elemente mit einer Vielzahl von Methoden verwalten: 1) Verwenden von Operatoren oder erweitert (), um alle doppelten Elemente beizubehalten; 2) Konvertieren in Sets und kehren Sie dann zu Listen zurück, um alle doppelten Elemente zu entfernen. Die ursprüngliche Bestellung geht jedoch verloren. 3) Verwenden Sie Schleifen oder listen Sie Verständnisse auf, um Sätze zu kombinieren, um doppelte Elemente zu entfernen und die ursprüngliche Reihenfolge zu verwalten.


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