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python - 如何从python中所有列的字符串中提取数字

问题描述

使用str.extract()从字符串中提取数字是可行的（见下文），但是当我必须在 30 多列上重复此操作时，这很耗时。

原来是这样的：

yyyy
2014    110.7438016528926\K
2015    103.7533512064343\O
2016    111.6531165311653\L
2017                  nan\L
2018                  nan\E
Name: dips_cert_earning_premium_weekly, dtype: object

然后我写了这些代码：

df['dips_cert_earning_premium_weekly'] = df['dips_cert_earning_premium_weekly'].str.extract(r'(\d+(?:\.\d+)?)').astype(float)

输出：

yyyy
2014    110.743802
2015    103.753351
2016    111.653117
2017           NaN
2018           NaN
Name: dips_cert_earning_premium_weekly, dtype: float64

有没有更有效的方法来做到这一点？

标签： pythonpandasstringdataframeextract

解决方案

我不确定你的整个数据集是什么样子的，或者你说的慢是什么意思：需要几分钟吗？秒？小时？。但是，如果可能的话，您可以尝试不使用正则表达式的方法。例如：

letters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ\\"
def remove_letters(x):
    try:
        return float(x.strip(letters))
    except:
        return None

df['dips_cert_earning_premium_weekly'] = list(map(remove_letters,  df['dips_cert_earning_premium_weekly']))

如果数据集只有一列 31 行，那么您的版本需要 0.0008417534828186036 秒，而我建议的版本需要 0.0003292644023895264 秒，因此略有不同，但值得尝试。（我通过计算 N=1000 次运行的时间，然后取所有时间的平均值）

否则，请尝试分析您的代码以查看瓶颈所在并尝试不同的实现，直到找到最快的实现。

编辑：

要使用新数据完全回答问题：要遍历数据框并将其应用于每一列，您可以尝试以下代码：

df = pd.DataFrame.from_dict(data)
for (columnName, columnData) in df.iteritems():
   df[columnName] = list(map(remove_letters,  df[columnName])) # This is the same line from before. Only difference is that we are applying it to all columns.

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