如何從 Pandas 的字串列中提取數值？

Pandas 資料運算：從字串列中擷取數字

在Pandas 中處理資料框時，有必要執行各種操作來提取有意義的資訊。其中一項任務可能涉及從資料框列中包含的字串中提取數值。在這裡，我們探索一個特定的場景來滿足此要求。

考慮以下資料框，其中包含名為「A」的列，其中包含字串值：

<code class="python">import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A':['1a',np.nan,'10a','100b','0b'],
                   })
print(df)</code>

目標是僅從「A」列中的每個儲存格中提取數字，從而產生一個新的資料框，其中「A」列僅包含數值。

要實現這一目標，可以利用強大的 str Pandas 中的 .extract 函數。透過在str.extract 表達式中使用正規表示式捕獲組，可以從資料幀中的每個字串中分離和提取數字：

<code class="python">df.A.str.extract('(\d+)')</code>

正則表達式模式'(d )' 匹配一個或更多數字(d) 並將它們捕獲為一組（括號( 和)）。執行上述程式碼會產生以下結果：

<code class="python">    A
0   1
1   NaN
2   10
3   100
4   0
Name: A, dtype: object</code>

「A」列中的原始字串已成功轉換為數值，而對於缺失值的儲存格保留 NaN。事實證明，這種方法對於從字串中提取整數特別有效，使其成為資料分析和操作場景中的寶貴工具。

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