Python，熊猫 DF。从字符串中获取数字并将其添加到新列答案

【问题标题】：Python, Pandas DF. Take number from a string and add it to a new columnPython，熊猫 DF。从字符串中获取数字并将其添加到新列
【发布时间】：2021-06-17 12:31:24
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，其中一列的值如下所示：

>>> df['video_p25_watched_actions']
[{'action_type': 'video_view', 'value': '137520'}]

我想提取值编号，并将其添加到新列中，因此预期结果是：

Index |           video_p25_watched_actions                | p25
-----------------------------------------------------------------
0     | [{'action_type': 'video_view', 'value': '137520'}] | 137520

我创建了一个包含一些原始数据的谷歌表格，以显示它希望它的外观：

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1aJDiXFyUIb9gZCA1-pPDxciPQWv0vcCairY-pkdGg_A/edit?usp=sharing

提前谢谢你！

【问题讨论】：

试试这个：import json df['p25'] = df['video_p25_watched_actions'].apply(lambda x : json.loads(x[0])['value'])

标签： python pandas dataframe facebook-insights

【解决方案1】：

由于列中的所有行具有相同的结构，您可以使用这个

df['new_column'] = df['video_p25_watched_actions'].apply(lambda x: ''.join(e for e in x.split(":")[2] if e.isalnum()))

【讨论】：

这会返回错误：'list' object has no attribute 'split'

【解决方案2】：

试试：

df['value']= df['video_p25_watched_actions'].replace(regex=True,to_replace='[^0-9]',value=' ')

仅从 df['video_p25_watched_actions'] 中获取值，其他字母将替换为空格

【讨论】：

请添加有关此代码为何起作用的上下文，以便答案更有用。
这似乎只是生成了列的副本，没有删除任何内容
这几乎就是答案！我现在修好了。需要 astype(str) 。 df['value'] = test_df['video_p25_watched_actions'].astype(str).replace(regex=True,to_replace='[^0-9]',value='')