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我有一个包含数字的列。它有大约60000个索引。有些索引的值为 1.000 或 5.0 或 2323.0000 或 1.446 这些索引的正确值为 1、5、2323、1446。换句话说,我有两种情况。对于第一种情况,如果索引是带有点和点后零的数值,我需要删除点和点后的所有零。第二种情况是索引具有带点的数值,但点后的数字不为零。我只需要去掉那个点。我该如何实现这个目标?
最佳答案
我认为你需要:
df = pd.DataFrame({'a':range(5)}, index=[1.0,5.0,2323.0,1.446,10.5])
print (df)
a
1.000 0
5.000 1
2323.000 2
1.446 3
10.500 4
<小时/>
df.index = df.index.map(lambda x: int(x) if x.is_integer() else int(x * 1000))
或者:
df.index = np.where(df.index.astype(int) == df.index,df.index, df.index * 1000).astype(int)
<小时/>
print (df)
a
1 0
5 1
2323 2
1446 3
10500 4
或者也许需要:
df.index = df.index.astype(str).str.replace('\.0','').str.replace('.','').astype(int)
print (df)
a
1 0
5 1
2323 2
1446 3
105 4
关于python - 如何操纵每个索引中的值?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59578275/
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示例取自 Mozilla's help page re = /(\w+)\s(\w+)/; str = "John Smith"; newstr = str.replace(re, "$
我是一名优秀的程序员,十分优秀!