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如何从pandas数据框列中剥离符号

从pandas数据框列中剥离符号可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:
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import pandas as pd
import re
  1. 创建一个示例的pandas数据框:
代码语言:txt
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data = {'col1': ['$100', '$200', '$300'], 'col2': ['€400', '¥500', '£600']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 定义一个函数,使用正则表达式剥离符号:
代码语言:txt
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def strip_symbols(value):
    pattern = r'[^0-9.]'  # 正则表达式模式,匹配除数字和小数点以外的字符
    return re.sub(pattern, '', value)
  1. 应用函数到数据框的列上:
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df['col1_stripped'] = df['col1'].apply(strip_symbols)
df['col2_stripped'] = df['col2'].apply(strip_symbols)
  1. 查看处理后的数据框:
代码语言:txt
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print(df)

输出:

代码语言:txt
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   col1  col2 col1_stripped col2_stripped
0  $100  €400           100           400
1  $200  ¥500           200           500
2  $300  £600           300           600

这样,我们通过定义一个函数并应用到数据框的列上,成功地从pandas数据框列中剥离了符号。在这个例子中,我们使用了正则表达式来匹配除数字和小数点以外的字符,并使用re.sub()函数将匹配到的字符替换为空字符串。最后,我们将处理后的结果存储在新的列中。

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