我有一个如下所示的数据框:
A B C
1 red78 square big235
2 green circle small123
3 blue45 triangle big657
我需要能够从 C 列的所有行中删除非数字字符,以便我的数据框看起来像:
A B C
1 red78 square 235
2 green circle 123
3 blue45 triangle 657
我尝试使用以下方法但得到错误预期的字符串或缓冲区:
import re
dfOutput.imgID = dfOutput.imgID.apply(re.sub('[^0-9]','', dfOutput.imgID), axis = 0)
我应该怎么做?
创建数据框的代码:
dfObject = pd.DataFrame()
dfObject.set_value(1, 'A', 'red78')
dfObject.set_value(1, 'B', 'square')
dfObject.set_value(1, 'C', 'big235')
dfObject.set_value(2, 'A', 'green')
dfObject.set_value(2, 'B', 'circle')
dfObject.set_value(2, 'C', 'small123')
dfObject.set_value(3, 'A', 'blue45')
dfObject.set_value(3, 'B', 'triangle')
dfObject.set_value(3, 'C', 'big657')
最佳答案
使用 str.extract
并传递正则表达式模式以仅提取数字部分:
In[40]:
dfObject['C'] = dfObject['C'].str.extract('(\d+)', expand=False)
dfObject
Out[40]:
A B C
1 red78 square 235
2 green circle 123
3 blue45 triangle 657
如果需要,您可以转换为 int
:
dfObject['C'] = dfObject['C'].astype(int)
关于python - 如何从 pandas 数据框中特定列的所有值中删除所有非数字字符?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44117326/