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pandas値を置き換える正規表現の適用

私はいくつかの価格設定データをpandasデータフレームに読み込みました。値は次のように表示されます。

$40,000*
$40000 conditions attached

数値だけにしたいです。ループして正規表現を適用できることを知っています

[0-9]+

各フィールドに結果のリストを結合しますが、ループしない方法はありますか？

ありがとう

pythonregexpandas
39
KillerSnail

re.sub()を使用して、数字以外のすべてを削除できます。

value = re.sub(r"[^0-9]+", "", value)

regex101デモ

13
Jerry

Series.str.replace ：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(['$40,000*','$40000 conditions attached'], columns=['P'])
print(df)
#                             P
# 0                    $40,000*
# 1  $40000 conditions attached

df['P'] = df['P'].str.replace(r'\D+', '').astype('int')
print(df)

利回り

       P
0  40000
1  40000

\Dは、任意の 10進数字以外 と一致します。

75
unutbu

パンダの置換メソッドを使用できます。また、千単位の区切り記号「、」と小数点以下の桁区切り記号「。」を保持することもできます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(['$40,000.32*','$40000 conditions attached'], columns=['pricing'])
df['pricing'].replace(to_replace="\$([0-9,\.]+).*", value=r"\1", regex=True, inplace=True)
print(df)
pricing
0  40,000.32
1      40000
13
Pluto

これには正規表現は必要ありません。これは動作するはずです：

df['col'] = df['col'].astype(str).convert_objects(convert_numeric=True)

6
samthebrand