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我有一个数据框,其中可能的对象与数值混合在一起。
我的目标是将每个值更改为一个简单的整数,但是,其中一些值在数字之间有 -
。
一个最小的工作示例如下:
import pandas as pd
d = {'API':[float(4433), float(3344), 6666, '6-9-11', '8-0-11', 9990]}
df = pd.DataFrame(d)
我尝试:
df['API'] = df['API'].str.replace('-','')
但这给我留下了 nan
作为数字类型,因为它只在整个框架中搜索字符串。
输出是:
API
nan
nan
nan
6911
8011
nan
我想要一个输出:
API
4433
3344
6666
6911
8011
9990
所有类型都是 int
。
有没有一种简单的方法可以只处理系列中的对象类型,而保留实际的数字?我在大型数据集(超过 300,000 行)上使用这种技术,所以像 lambda
或 series operations
这样的方法比循环搜索更受欢迎。
最佳答案
使用df.replace
使用 regex=True
df = df.replace('-', '', regex=True).astype(int)
API
0 4433
1 3344
2 6666
3 6911
4 8011
5 9990
关于python - 从 pandas Dataframe 中的混合 dtype 列中删除破折号字符串,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55286281/
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我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
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我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
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我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!