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python - Pandas数据框将N个小数后的数字替换为空字符串

问题描述

我正在学习如何在熊猫数据框替换中使用正则表达式。我遇到了以下问题：

我正在尝试将 N 个小数点后的字符串替换为空。例如12.349 ==> 12.35。

MWE

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

df1 = pd.DataFrame({'A': ['hello','wold'],
                   'B': [12.346789, 12.223344]})
df1 = df1.astype(str)
round_ = 2
to_replace = r"(^\d+\." + r"\d" * round_ + r")(.*)"
repl = lambda m: m.group(0)

df1 = df1.replace(to_replace,repl,regex=True)
df1

Pandas 文档说我可以使用正则表达式来替换字符串，但是当我使用它时，我得到了函数 repr 而不是值。如何解决问题？

更新

我试图应用格式来转置数据帧。（当然我可以在转换之前设置样式，但是由于某些原因我需要应用格式来转置）。

df1 = pd.DataFrame({'A': ['hello','wold'],
                   'B': [12.349, 12.22]})
df1 = df1.T
df1.style.format({'B': "{:.2f}"}, axis=0)

参考

标签： pythonpandas

解决方案

你可以试试这个模式：

df1 = df1.replace(r"^(\d+\.\d{," + rf"{round_}" + r'})(\d*)',r'\1',regex=True)

输出：

      survived pclass    age  sibsp  parch    fare
count    891.0  891.0  714.0  891.0  891.0   891.0
mean      0.38   2.30  29.69   0.52   0.38   32.20
std       0.48   0.83  14.52   1.10   0.80   49.69
min        0.0    1.0   0.42    0.0    0.0     0.0
25%        0.0    2.0  20.12    0.0    0.0    7.91
50%        0.0    3.0   28.0    0.0    0.0   14.45
75%        1.0    3.0   38.0    1.0    0.0    31.0
max        1.0    3.0   80.0    8.0    6.0  512.32

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