如何从 Pandas 的字符串列中提取数值？

Pandas 数据操作：从字符串列中提取数字

在 Pandas 中处理数据框时，有必要执行各种操作来提取有意义的信息。其中一项任务可能涉及从数据框列中包含的字符串中提取数值。在这里，我们探索一个特定的场景来满足此要求。

考虑以下数据框，其中包含名为“A”的列，其中包含字符串值：

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

目标是仅从“A”列中的每个单元格中提取数字，从而生成一个新的数据框，其中“A”列仅包含数值。

要实现这一目标，可以利用强大的 str Pandas 中的 .extract 函数。通过在 str.extract 表达式中使用正则表达式捕获组，可以从数据帧中的每个字符串中分离和提取数字：

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

正则表达式模式 '(d )' 匹配一个或更多数字 (d) 并将它们捕获为一组（括号 ( 和 )）。运行上述代码会产生以下结果：

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

“A”列中的原始字符串已成功转换为数值，而对于缺失值的单元格保留 NaN。事实证明，这种方法对于从字符串中提取整数特别有效，使其成为数据分析和操作场景中的宝贵工具。

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