Python PANDAS是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了丰富的数据结构和数据分析函数,能够帮助开发者高效地处理和分析数据。
在PANDAS中,可以使用字符串的切片操作来获取符号前的子字符串,并找到第一个整数(INT)或浮点数(FLOAT)。具体步骤如下:
import pandas as pd
data = pd.Series(['abc-123', 'def-456', 'ghi-789'])
result = data.str.extract(r'([^\-]+)')
这里使用了正则表达式([^\-]+)
,表示匹配除了连字符(-)以外的任意字符,直到遇到连字符为止。
result = pd.to_numeric(result[0], errors='coerce')
这里使用了to_numeric函数将提取出的子字符串转换为数值类型,并设置了errors='coerce'
参数,表示将无法转换的值设置为NaN。
first_number = result.dropna().iloc[0]
这里使用了dropna函数删除NaN值,并使用iloc[0]获取第一个非NaN值。
综上所述,通过以上步骤,可以得到符号前的子字符串中的第一个整数或浮点数。
PANDAS的优势在于它提供了丰富的数据处理和分析功能,可以高效地处理大规模的数据集。它还具有简单易用的API和广泛的社区支持。
PANDAS的应用场景包括数据清洗、数据预处理、数据分析、数据可视化等。它在金融、医疗、电商、社交媒体等领域都有广泛的应用。
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