Pandas df如何使用regex解析列值以将字符串提取为int

Pandas是一个流行的Python数据处理库，可以使用正则表达式（regex）来解析列值，将字符串提取为整数。下面是使用regex解析列值的示例代码：

import pandas as pd
import re

# 创建一个示例的DataFrame
data = {'column1': ['abc123', 'def456', 'ghi789']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用regex解析列值，提取整数
df['column1'] = df['column1'].str.extract('(\d+)', expand=False).astype(int)

# 打印处理后的DataFrame
print(df)

这段代码首先创建了一个示例的DataFrame，其中包含一个名为column1的列，列值为包含字母和数字的字符串。接下来，通过使用str.extract()函数和正则表达式(\d+)，提取了字符串中的数字部分。expand=False参数表示返回一个Series对象。最后，通过astype(int)将提取的字符串转换为整数类型。

使用regex解析列值的优势是可以通过灵活的正则表达式匹配模式，实现对不同格式的字符串进行提取。这在数据预处理、数据清洗和特征工程等任务中非常有用。

使用regex解析列值的应用场景包括但不限于：

• 从含有文本和数字的字符串中提取数字，如提取订单号、身份证号等。
• 从含有日期和时间的字符串中提取日期或时间信息，如提取年份、月份、日等。
• 从含有特定模式的字符串中提取关键信息，如提取URL中的域名、提取邮箱地址中的用户名等。

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