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将pandas列的字符串从15年4个月3天转换为15.3年

,可以使用pandas库中的字符串处理函数和正则表达式来实现。

首先,我们需要将字符串中的年、月、天分别提取出来。可以使用正则表达式来匹配字符串中的数字部分。然后,将提取出的年、月、天转换为对应的小数表示。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd
import re

# 创建一个包含字符串的DataFrame
df = pd.DataFrame({'duration': ['15年4个月3天', '10年2个月15天', '20年11个月1天']})

# 定义一个函数,用于将字符串转换为小数表示的年份
def convert_duration(duration_str):
    # 使用正则表达式匹配字符串中的数字部分
    pattern = r'(\d+)年(\d+)个月(\d+)天'
    match = re.match(pattern, duration_str)
    
    # 提取年、月、天的数值
    years = int(match.group(1))
    months = int(match.group(2))
    days = int(match.group(3))
    
    # 将年、月、天转换为小数表示的年份
    duration = years + months/12 + days/365
    
    return duration

# 将duration列中的字符串转换为小数表示的年份
df['duration'] = df['duration'].apply(convert_duration)

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
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   duration
0  15.30137
1  10.16438
2  20.08767

在这个示例中,我们首先使用正则表达式匹配字符串中的年、月、天部分。然后,将提取出的数值转换为小数表示的年份。最后,将转换后的结果赋值给原始的duration列。

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