使用 Python 删除列中的非数字值答案

【问题标题】：Remove non-numeric values in column using Python使用 Python 删除列中的非数字值
【发布时间】：2020-09-10 15:16:43
【问题描述】：

我已阅读有关类似示例的各种其他问题；但是，我认为我的示例与此不同，足以提出一个新问题。

我有以下格式的数据框：

'Bob, Dole, 00001' '0.4'
'John, Smith, 00002' '0.2'

我想删除名称，只保留第一列中的 ID：

'00001' '0.4'
'00002' '0.2'

我是 Python 新手，我偶然发现了这段代码 sn-p 有效。首先，我将 Data Frame Dat 转换为 numpy A = Dat.to_numpy()。然后我可以使用以下方法删除名称部分：

import re
print(re.sub("[^0-9]", "", A[1,0]))

我只是不知道如何将它应用到整个数据框（不使用循环）。有没有更简单的方法来做到这一点？还是应该只使用 for 循环？

【问题讨论】：

您的示例 DataFrame 是 1 列还是 2 个单独的列？什么是列标题？一般你可以试试df['col'] = df['col'].str.replace('\D', '')
两个单独的列，带有一个行标题（因此每列都有一个标题）。这确实有效！谢谢！

标签： python pandas

【解决方案1】：

听起来你可以使用 apply - 创建一个函数来执行您希望它在一行上执行的操作，例如，然后使用这个语法：

df.apply(func)

希望这会有所帮助，如果不告诉我。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用.extract() 将 ID 从列中拉出：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'x': ['Bob, Dole, 00001', 'John, Smith, 00002'], 
    'y': ['0.4', '0.2']})

df['x'] = df['x'].str.extract(r'\w+, (\d+)')
print(df)

       x    y
0  00001  0.4
1  00002  0.2

【讨论】：