


Comment extraire des nombres à partir de chaînes dans les DataFrames Pandas ?
Extraction de nombres à partir de chaînes DataFrame avec Pandas
Dans l'analyse des données, il est souvent nécessaire d'extraire des modèles ou des types de données spécifiques à partir de chaînes. Dans le cas des Pandas DataFrames, les colonnes de chaînes peuvent contenir des types de données mixtes, notamment des caractères et des nombres. Cet article aborde le défi de l'extraction de nombres à partir de telles chaînes à l'aide de la puissante bibliothèque Pandas.
Considérez l'exemple de DataFrame suivant appelé « df » avec une colonne nommée « A » qui contient un mélange de chaînes et de valeurs numériques :
<code class="python">import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A':['1a',np.nan,'10a','100b','0b'], })</code>
Notre objectif est d'isoler les valeurs numériques de chaque cellule, ce qui donne une colonne propre qui ne contient que des entiers :
A 0 1 1 NaN 2 10 3 100 4 0
Utilisation d'expressions régulières et de groupes de capture
Une approche efficace pour extraire des nombres à partir de chaînes consiste à utiliser des expressions régulières (regex) en combinaison avec des groupes de capture. Regex nous permet de spécifier des modèles qui correspondent à certains caractères ou séquences dans une chaîne. Les groupes de capture nous permettent de capturer et d'extraire la partie correspondante de la chaîne.
Dans ce cas, nous pouvons utiliser le modèle d'expression régulière suivant :
(\d+)
Ce modèle représente un groupe de capture qui correspond un ou plusieurs chiffres (d) d'affilée.
L'application de ce modèle à notre DataFrame à l'aide de la méthode 'str.extract' :
<code class="python">df.A.str.extract('(\d+)')</code>
produit le résultat souhaité :
0 1 1 NaN 2 10 3 100 4 0 Name: A, dtype: object
Le groupe de capture a réussi à extraire les parties numériques des chaînes, en ignorant les caractères. Il est important de noter que cette méthode est spécifique aux nombres entiers et ne fonctionnerait pas pour les valeurs à virgule flottante.
En conclusion, l'utilisation d'expressions régulières avec des groupes de capture fournit un moyen concis et efficace d'extraire des nombres à partir de colonnes de chaînes. dans les Pandas DataFrames. En intégrant cette technique, les analystes de données peuvent isoler efficacement les données numériques pour une analyse et une manipulation plus approfondies.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Il existe de nombreuses méthodes pour connecter deux listes dans Python: 1. Utilisez des opérateurs, qui sont simples mais inefficaces dans les grandes listes; 2. Utiliser la méthode Extende, qui est efficace mais modifiera la liste d'origine; 3. Utilisez l'opérateur = qui est à la fois efficace et lisible; 4. Utilisez la fonction itertools.chain, qui est efficace de la mémoire mais nécessite une importation supplémentaire; 5. Utilisez l'analyse de la liste, qui est élégante mais peut être trop complexe. La méthode de sélection doit être basée sur le contexte et les exigences du code.

Il existe de nombreuses façons de fusionner les listes Python: 1. Utilisez des opérateurs, qui sont simples mais pas efficaces par la mémoire pour les grandes listes; 2. Utiliser la méthode Extende, qui est efficace mais modifiera la liste d'origine; 3. Utilisez itertools.chain, qui convient aux grands ensembles de données; 4. Utiliser * l'opérateur, fusionner les listes de petites à moyennes dans une ligne de code; 5. Utilisez Numpy.concatenate, qui convient aux grands ensembles de données et scénarios avec des exigences de performance élevées; 6. Utilisez la méthode d'ajout, qui convient aux petites listes mais est inefficace. Lors de la sélection d'une méthode, vous devez considérer la taille de la liste et les scénarios d'application.

CompiledLanguagesOffersPeedandSecurity, tandis que l'interprété des langues de la durée de la valeur et de la sport.1) Compilé LanguagesLikec ArefasterandSecureButhAvelongerDevelopmentCyclesandPlatformDependency.2)

Dans Python, une boucle pour une boucle est utilisée pour traverser les objets itérable, et une boucle WHE est utilisée pour effectuer des opérations à plusieurs reprises lorsque la condition est satisfaite. 1) Pour l'exemple de boucle: traversez la liste et imprimez les éléments. 2) Place de Loop: Devinez le jeu numérique jusqu'à ce que vous le devassiez correctement. Les principes du cycle de maîtrise et les techniques d'optimisation peuvent améliorer l'efficacité et la fiabilité du code.

Pour concaténer une liste dans une chaîne, l'utilisation de la méthode join () dans Python est le meilleur choix. 1) Utilisez la méthode join () pour concaténer les éléments de liste en une chaîne, telle que '' .join (my_list). 2) Pour une liste contenant des numéros, convertissez la carte (STR, numéros) en une chaîne avant de concaténer. 3) Vous pouvez utiliser des expressions de générateur pour le formatage complexe, telles que ','. JOIN (f '({fruit})' forfruitInfruits). 4) Lors du traitement des types de données mixtes, utilisez MAP (STR, mixtes_list) pour vous assurer que tous les éléments peuvent être convertis en chaînes. 5) Pour les grandes listes, utilisez '' .join (grand_li

Pythonusesahybridapproach, combinantcompilationToByteDodeAnd Intrepretation.1) CodeSompiledToplatForment-indépendantBytecode.2) ByteCodeisInterpretedByThepyThonVirtualmachine, améliorant la performance et la portabilité.

Thekeydifferencesbetweenpython "pour" et "tandis que" Loopsare: 1) "pour" LoopsareIdEalForitatriant sur les séquences ouvraires, tandis que 2) "tandis que" LoopsarebetterforcontinUnUntilaconditionMetStwithoutPredefinedIberations.un.un

Dans Python, vous pouvez connecter des listes et gérer des éléments en double via une variété de méthodes: 1) Utiliser les opérateurs ou prolonger () pour conserver tous les éléments en double; 2) Convertissez en ensembles puis revenez aux listes pour supprimer tous les éléments en double, mais l'ordre d'origine sera perdu; 3) Utilisez des boucles ou des compréhensions de liste pour combiner des ensembles pour supprimer les éléments en double et maintenir l'ordre d'origine.


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