使用熊猫从字符串中删除不需要的字符[重复]

Question

我有以下数据框：

df = pd.DataFrame({'A': ['2.5cm','2.5cm','2.56”','1.38”','2.2”','0.8 in','$18.00','4','2"']})

看起来像：

  A
2.5cm
2.5cm
2.56”
1.38”
2.2”
0.8 in
$18.00
4
2"

我想删除除小数点以外的所有字符。

输出应该是：

 A
2.5
2.5
2.56
1.38
2.2
0.8
18.00
4
2

这是我尝试过的：

df['A'] = df.A.str.replace(r"[a-zA-Z]", '')
df['A'] = df.A.str.replace('\W', '')

但这会删除包括小数点在内的所有内容。

任何建议将不胜感激。

提前谢谢你

Answer 1

您可以使用str.extract 仅提取浮点数：

df['A'] = df['A'].astype(str).str.extract(r'(\d+.\d+|\d)').astype('float')

但是，'.' 在这里匹配任何字符，而不仅仅是句点。所以它将匹配18,00 而不是18。它也无法提取多位整数。使用下面的代码。 （感谢@DYZ）：

df['A'] = df['A'].astype(str).str.extract(r'(\d+\.\d+|\d+)').astype('float')

输出：

       A
0   2.50
1   2.50
2   2.56
3   1.38
4   2.20
5   0.80
6  18.00
7   4.00
8   2.00

Answer 2

试试str.extract

df['new'] = df.A.str.extract('(\d*\.\d+|\d+)').astype(float).iloc[:,0]
Out[31]: 
       0
0   2.50
1   2.50
2   2.56
3   1.38
4   2.20
5   0.80
6  18.00