blocks|key|2570327|text|试试这个：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2570328|d['discount']+=+d['discount'].str.replace(r'(%25%7C\s*off)',+'',+regex=True).astype(int)|code-block|syntax|javascript|2570329|输出：|2570330|>>>+df
++discount
0+++++++20
1+++++++25|2570331|entityMap^0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|N|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|P|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|K|3|-4|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]]|L|$]]

Try this:
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>d['discount'] = d['discount'].str.replace(r'(%|\s*off)', '', regex=True).astype(int)
</code></pre>
Output:
<pre><code>&gt;&gt;&gt; df
 discount
0 20
1 25
</code></pre>

blocks|key|2570343|text|我想出了这个解决方案：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2570344|d['discount']+=+d['discount'].split("%25")[0]|code-block|syntax|javascript|2570345|或者作为int：|2570346|d['discount']+=+int(d['discount'].split("%25")[0])|2570347|我们在%25符号处将字符串切成两部分，然后取第一部分，即数字。|2570348|entityMap^0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|P|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|R|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|K|3|L|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|T|8|@]|9|@]|A|$]]]|N|$]]

I came up with this solution:
<pre><code>d['discount'] = d['discount'].split(&quot;%&quot;)[0]
</code></pre>
or as int:
<pre><code>d['discount'] = int(d['discount'].split(&quot;%&quot;)[0])
</code></pre>
We chop the string in two pieces at the %-sign and then take the first part, the number.

blocks|key|2570350|text|如果您有固定的%25+off后缀，最有效的方法是只删除最后5个字符：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|2570351|d['discount']+=+d['discount'].str[:-5].astype(int)|code-block|syntax|javascript|2570352|entityMap^0|7|5|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|P|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|Q|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

If you have a fixed <code>% off</code> suffix, the most efficient is to just remove the last 5 characters:
<pre><code>d['discount'] = d['discount'].str[:-5].astype(int)
</code></pre>

I have this dataset where there is a column named 'Discount' and the values are given as '20% off', '25% off' etc.
What i want is to keep just the number in the column and remove the % symbol and the 'off' string.
I'm using this formula to do it.
<pre><code>df['discount'] = df['discount'].apply(lambda x: x.lstrip('%').rstrip('off')
</code></pre>
However, when i apply that formula, all the values in the column 'discount' becomes &quot;nan&quot;.
I even used this formula as well,
<pre><code>df['discount'] = df['discount'].str.replace('off' , '')
</code></pre>
However, this does the same thing.
Is there any other way of handling this? I just want to make all the values in that column to be just the number which is like 25, 20, 10 and get rid of that percentage sign and the string value.

How to strip values from columns

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我有一个数据集，其中有一个名为“Discount”的列，其值为“20%折扣”、“25%折扣”等。我想要的是只保留列中的数字，并删除%符号和'off‘字符串。我正在使用这个公式来实现它。df['discount'] = df['discount'].apply(lambda x: x.lstrip('%').rstrip...

问如何从列中剥离值
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