Pandas применение regex для замены значений

Я прочитал некоторые данные о ценах в фрейме данных pandas, которые отображаются как:

$40,000*
$40000 conditions attached

Я хочу разбить его только на числовые значения. Я знаю, что я могу выполнить цикл и применить регулярное выражение

[0-9]+

для каждого поля, затем присоедините полученный список обратно вместе, но есть ли не замкнутый путь?

Спасибо

Ответы

Ответ 1

Вы можете удалить все ненулевые цифры, используя re.sub():

value = re.sub(r"[^0-9]+", "", value)

regex101 demo

Ответ 2

Вы можете использовать Series.str.replace:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(['$40,000*','$40000 conditions attached'], columns=['P'])
print(df)
#                             P
# 0                    $40,000*
# 1  $40000 conditions attached

df['P'] = df['P'].str.replace(r'\D+', '').astype('int')
print(df)

дает

       P
0  40000
1  40000

так как \D соответствует любой не десятичной цифре.

Ответ 3

Вы можете использовать метод замены pandas '; также вы можете захотеть сохранить разделитель тысяч ',' и разделитель десятичных знаков '.'

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(['$40,000.32*','$40000 conditions attached'], columns=['pricing'])
df['pricing'].replace(to_replace="\$([0-9,\.]+).*", value=r"\1", regex=True, inplace=True)
print(df)
pricing
0  40,000.32
1      40000

Ответ 4

Для этого вам не нужно регулярное выражение. Это должно работать:

df['col'] = df['col'].astype(str).convert_objects(convert_numeric=True)