如何从字符串中提取某些字符，将其转换为相应的数字形式，并用于Python中的pandas dataframe中的计算？

在Python中，我们可以使用正则表达式来从字符串中提取某些字符，并将其转换为相应的数字形式，然后应用于pandas dataframe的计算。

首先，我们需要导入必要的库：

import re
import pandas as pd

然后，我们可以定义一个函数来提取字符串中的数字：

def extract_numbers(string):
    numbers = re.findall(r'\d+', string)
    return [int(num) for num in numbers]

在这个函数中，我们使用re.findall()函数和正则表达式r'\d+'来匹配字符串中的所有数字，并将其存储在一个列表中。然后，我们使用列表推导式将这些数字转换为整数类型。

接下来，我们可以创建一个示例字符串和一个示例的pandas dataframe：

string = 'abc123def456ghi789'
df = pd.DataFrame({'String': [string]})

现在，我们可以应用我们定义的函数来提取字符串中的数字，并将其应用于pandas dataframe的计算。例如，我们可以将提取的数字与dataframe中的某一列相加：

df['Numbers'] = df['String'].apply(extract_numbers)
df['Sum'] = df['Numbers'].apply(sum)

在这个例子中，我们使用apply()函数将extract_numbers()函数应用于dataframe的String列，将提取的数字存储在Numbers列中。然后，我们使用apply()函数将sum()函数应用于Numbers列，将求和结果存储在Sum列中。

最后，我们可以打印出最终的dataframe：

print(df)

输出结果将类似于：

           String       Numbers  Sum
0  abc123def456ghi789  [123, 456, 789]  1368

这样，我们就成功地从字符串中提取了数字，并将其应用于pandas dataframe的计算。

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