cjjJasonchen 发表于 2024-7-24 09:16
我看看
ai已经崩盘了
FishC 发表于 2024-7-24 09:14
抱歉之前的代码没有正确处理你的需求！让我们再一次从头开始，确保可以准确地分割字符，同时不丢失需要 ...
其实 没那么麻烦
>>> re.match("\d+",data).group()
'519889'
>>> re.split(",",data)
'汇添富收益快线货币B'
>>> re.findall("\d+,\d+\.\d+|\d+\.\d+",data)
['24,626.14', '24,914.25', '8,209.63', '82.10']
>>>
这样就全都找到了，可是，如果样本数据在pandas的df里面该如何处理呢
wp231957 发表于 2024-07-24 09:29
其实 没那么麻烦
>>> re.match("\d+",data).group() ...
啊，明白了，您是希望处理 `pandas` DataFrame 中的字符串数据，利用正则表达式来拆分并提取信息。虽然我们之前的方法有些繁琐，但您的思路非常好！下面我会展示如何在 `pandas` DataFrame 中使用正则表达式处理这些数据。
假设我们的 DataFrame 有一列包含了类似的字符串数据，我们可以按以下方式操作：
import pandas as pd
import re
# 创建样例 DataFrame
data = {
'value': ["519889,汇添富收益快线货币B,24,626.14,24,914.25,8,209.63,82.10"]
}
df = pd.DataFrame(data)
def process_row(row):
# 获取当前行的数据
current_value = row['value']
# 使用正则表达式提取所需的信息
first_part = re.match(r"\d+", current_value).group()# 提取第一个数字
text_part = re.split(",", current_value)# 提取第二部分文本
numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)# 提取数值部分
# 将千分位格式化数值去掉逗号
numeric_parts =
return + numeric_parts
# 应用处理函数到每一行
df[['First', 'Text', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']] = df.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
# 打印结果
print(df)
### 代码说明：
1. **创建示例 DataFrame**：首先我们创建一个包含你的样本字符串的 `DataFrame`。
2. **定义处理函数** `process_row`：
- 通过正则表达式提取第一个部分（无小数的整数）、文本部分（第二部分），以及所有符合格式的数值。
- 使用 `re.findall` 获取匹配的数值部分，并去除其中的千分位逗号。
3. **应用处理函数**：利用 `DataFrame.apply` 方法将该函数应用于每一行，并展开结果到多个新列中。
4. **输出结果**：打印最终的 DataFrame，看是否得到预期的结果。
### 预期输出：
运行这段代码后，你应该会看到如下结构的 DataFrame：
value First Text Num1 Num2 Num3 Num4
0519889,汇添富收益快线货币B,24,626.14,24,914.25,8,209.63,82.10519889汇添富收益快线货币B24626.1424914.258209.6382.10
这样处理起来是不是简单多了呢？如果你还有其他问题，请继续提问，我很乐意帮助你！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-7-24 09:29
啊，明白了，您是希望处理 `pandas` DataFrame 中的字符串数据，利用正则表达式来拆分并提取信息。虽然 ...
你终于成功了
FishC 发表于 2024-7-24 09:29
啊，明白了，您是希望处理 `pandas` DataFrame 中的字符串数据，利用正则表达式来拆分并提取信息。虽然 ...
给讲一下这句代码
df[['First', 'Text', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']] = df.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
这个apply 是干嘛的 第一个参数传的是 函数的地址那么函数的参数row 又是如何传进去的呢
wp231957 发表于 2024-07-24 09:41
给讲一下这句代码
df[] = df.apply(process_row, axi ...
好的，让我为你详细解释一下这句代码的工作原理。首先，我们分拆一下关键部分：
df[] = df.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
### 1. `df.apply()`
`apply` 是 Pandas 中的一个方法，主要用于将一个函数应用到 DataFrame 的行或列上。这个方法非常强大，能够快速处理和转换数据。
### 2. `process_row`
这是我们定义的一个函数，它接收一行数据（Row），对这一行进行处理，并返回需要的数据。在调用 `apply` 时，我们实际上是把函数的“地址”传递给了 `apply`，这样它就知道要用 `process_row` 这个函数来处理数据。
### 3. `axis=1`
这是一个非常重要的参数，它告诉 `apply` 是按行还是按列处理数据：
- `axis=0` 表示按列处理。
- `axis=1` 表示按行处理。
在你的例子中，使用 `axis=1`，意味着 `apply` 会对 DataFrame 中的每一行都执行一次 `process_row` 函数。
### 4. 参数传递
当使用 `apply` 方法时，Pandas 会自动将 DataFrame 中的每一行（作为一个 Series 对象）传递给 `process_row` 函数的参数 `row`。这就是为什么我们只需在定义函数时设置参数，不需要手动传递行数据。
### 5. `result_type="expand"`
这个参数决定了 `process_row` 函数的返回结果如何处理：
- `result_type="expand"` 表示如果返回的是一个可迭代的对象（例如列表），那么将把结果展开成多个列。
- 如果不使用这个参数或者设置为其他值，结果可能会被合并成单个列，或者以其他方式处理。
### 总结
所以这句话的意思是：对于 DataFrame `df` 的每一行，都会调用 `process_row` 函数，并将该行数据传入。在处理完成后，最终的结果将被展开并赋值回新的列中。这使得我们可以轻松地对数据进行批量处理，而不必手动遍历每一行。
希望这个解释能帮助你更好地理解 `apply` 的使用！如果你还有其他问题，随时问我哦！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-7-24 09:41
好的，让我为你详细解释一下这句代码的工作原理。首先，我们分拆一下关键部分：
很好，那么我不想把这个处理结果 追加到原数据的后面
而是 想形成一个新的df以便导出到新的表格该如何处理
wp231957 发表于 2024-07-24 09:43
很好，那么我不想把这个处理结果 追加到原数据的后面
...
当然可以！如果你想把处理结果存储在一个新的 DataFrame 中，而不是追加到原 DataFrame 的后面，可以直接将 `apply` 方法的结果赋值给一个新的变量。这里是修改后的代码示例：
import pandas as pd
import re
# 创建样例 DataFrame
data = {
'value': ["519889,汇添富收益快线货币B,24,626.14,24,914.25,8,209.63,82.10"]
}
df = pd.DataFrame(data)
def process_row(row):
current_value = row['value']
first_part = re.match(r"\d+", current_value).group()# 提取第一个数字
text_part = re.split(",", current_value)# 提取文本部分
numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)# 提取数字部分
# 去掉千分位的逗号
numeric_parts =
# 返回结果，包括第一部分、文本部分和数值部分
return + ] + numeric_parts
# 使用 apply 创建新 DataFrame
new_df = df.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
# 给新 DataFrame 设置列名（可选）
new_df.columns = ['First Part', 'Text Part', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']
# 打印新的 DataFrame
print(new_df)
# 如果需要导出到新的表格
new_df.to_csv('output.csv', index=False)# 导出为 CSV 文件
### 代码说明：
1. **创建新的 DataFrame**：`new_df` 用于存储 `apply` 函数处理后的结果。通过将 `apply` 的返回值赋值给 `new_df`，我们就得到了一个新的 DataFrame。
2. **设置列名**：使用 `new_df.columns` 可以为新 DataFrame 设置易于理解的列名。
3. **导出为 CSV 文件**：使用 `new_df.to_csv('output.csv', index=False)` 将新生成的 DataFrame 导出为 CSV 文件。你可以更改文件名和路径以适应你的需求。
这样，你就可以轻松地将处理后的结果保存为一个新的表格，而不影响原始数据。如果你需要导出为其他格式（如 Excel），也可以使用 `to_excel` 方法，只需确保你已经安装了 `openpyxl` 或 `xlsxwriter` 库。
希望这能帮助到你！如有其他问题，请随时问我！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-7-24 09:44
当然可以！如果你想把处理结果存储在一个新的 DataFrame 中，而不是追加到原 DataFrame 的后面，可以直 ...
新的问题，因为我把上述的代码 数据源修改为excel表哪里知道 原表是有问题的
numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)# 提取数值部分
# 将千分位格式化数值去掉逗号
numeric_parts =
print("len=",len(numeric_parts))
return + numeric_parts
这里numeric_parts 的长度 不都是4有小于4的存在，怎么才能让小于4的 长度也变成4然后值为NAN
wp231957 发表于 2024-07-24 10:00
新的问题，因为我把上述的代码 数据源修改为excel表 ...
当然可以！你可以通过检查 `numeric_parts` 的长度，并在需要的情况下用 `NaN` 填充缺失的值，以确保每一行的长度都是 4。我们可以结合 `pandas` 中的 `numpy` 库来实现这个功能。这里是修改后的代码示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import re
# 假设你的 DataFrame 是从 Excel 加载的
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')# 读取 Excel 文件
def process_row(row):
current_value = row['value']# 假设我们的列名是 'value'
first_part = re.match(r"\d+", current_value).group()# 提取第一个数字
text_part = re.split(",", current_value)# 提取文本部分
numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)# 提取数字部分
# 去掉千分位的逗号
numeric_parts =
# 打印当前数字部分的长度
print("len=", len(numeric_parts))
# 确保 numeric_parts 的长度是 4，短缺的部分用 NaN 填充
while len(numeric_parts) < 4:
numeric_parts.append(np.nan)
# 返回结果，包括第一部分和去掉逗号的数值部分
return + numeric_parts# 将第一个部分和数字部分组合成一个列表
# 使用 apply 创建新 DataFrame
new_df = df.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
# 给新 DataFrame 设置列名（可选）
new_df.columns = ['FirstPart', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']# 自定义列名
# 打印新的 DataFrame
print(new_df)
# 如果需要导出到新的表格
new_df.to_excel('output.xlsx', index=False)# 导出为 Excel 文件
### 代码分析：
1. **读取 Excel 表**：使用 `pd.read_excel()` 从 Excel 文件中读取数据。
2. **提取数字部分**：使用正则表达式提取所有符合格式的数字。
3. **去掉千分位的逗号**：使用列表推导式，将所有千分位的逗号去掉。
4. **填充 NaN**：检查 `numeric_parts` 的长度，如果小于 4，则在末尾添加 `NaN`，直到长度达到 4。
5. **返回结果**：将第一个部分和数字部分组合成一个列表，并返回。
### 输出结果：
这样你就可以确保每一行返回的列表长度都是 4，不足的部分会用 `NaN` 填充，这样在后期分析或导出时不会出错。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-7-24 10:00
当然可以！你可以通过检查 `numeric_parts` 的长度，并在需要的情况下用 `NaN` 填充缺失的值，以确保每 ...
那么 明明我所有行都处理完了 （最后一行也处理完了）
为啥还抛出这么一个错误信息呢
Traceback (most recent call last):
File "d:\wp\提取带千分位的数值.py", line 25, in <module>
df2 = dfa.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 10374, in apply
return op.apply().__finalize__(self, method="apply")
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 916, in apply
return self.apply_standard()
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 1063, in apply_standard
results, res_index = self.apply_series_generator()
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 1081, in apply_series_generator
results = self.func(v, *self.args, **self.kwargs)
File "d:\wp\提取带千分位的数值.py", line 20, in process_row
numeric_parts =
File "d:\wp\提取带千分位的数值.py", line 20, in <listcomp>
numeric_parts =
AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'
wp231957 发表于 2024-07-24 10:05
那么 明明我所有行都处理完了 （最后一行也处理完了） ...
这个错误信息表明在某些行中，`current_value` 变量的值被识别为 `float` 类型，而不是字符串。这通常是因为原始数据中存在缺失值（例如，NaN），这会导致 `apply` 方法在处理时出错。
具体来说，错误信息中的 `'float' object has no attribute 'replace'` 意味着你试图对一个浮点数（NaN 在 Pandas 中被表示为 `float`）调用 `replace` 方法，但它并没有这个方法。
要解决这个问题，你可以在 `process_row` 函数的开头添加一个检查，以确保 `current_value` 被正确地转换为字符串，并处理可能的 NaN 值。以下是修改后的代码示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import re
# 假设你的 DataFrame 是从 Excel 加载的
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')# 读取 Excel 文件
def process_row(row):
# 将当前值转换为字符串，如果是 NaN 则返回空字符串
current_value = str(row) if pd.notna(row) else ""
# 提取第一个数字
first_part_match = re.match(r"\d+", current_value)
first_part = first_part_match.group() if first_part_match else np.nan# 如果找不到数字，返回 NaN
# 提取数值部分
numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)# 提取数字部分
# 去掉千分位格式化数值的逗号
numeric_parts = # 确保是字符串并去掉逗号
# 打印当前数字部分的长度
print("len=", len(numeric_parts))
# 确保 numeric_parts 的长度是 4，短缺的部分用 NaN 填充
while len(numeric_parts) < 4:
numeric_parts.append(np.nan)
# 返回结果，包括第一个部分和去掉逗号的数值部分
return + numeric_parts# 将第一个部分和数字部分组合成一个列表
# 使用 apply 创建新 DataFrame
new_df = df['value'].apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
# 给新 DataFrame 设置列名（可选）
new_df.columns = ['First', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']# 自定义列名
# 打印新的 DataFrame
print(new_df)
# 如果需要导出到新的表格
new_df.to_excel('output.xlsx', index=False)# 导出为 Excel 文件
### 主要修改：
1. **`pd.notna(row)` 检查**：我们首先检查 `row` 是否是 NaN。使用 `pd.notna` 可以安全地处理 NaN 值。如果是 NaN，就将 `current_value` 设置为空字符串，这样后续处理不会出错。
2. **提取第一个数字的安全处理**：在提取第一个数字时，我们也确保如果没有找到匹配的数字，返回 `NaN` 而不是抛出错误。
这样处理后，你就能够避免 `AttributeError` 并顺利完成处理。如果仍然有问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-7-24 10:05
这个错误信息表明在某些行中，`current_value` 变量的值被识别为 `float` 类型，而不是字符串。这通常 ...
我这里150行 都已经ok了
我怀疑他想处理151行 结果没有数据
我按你楼上的代码又抛出了另一个信息
Traceback (most recent call last):
File "d:\wp\提取带千分位的数值.py", line 25, in <module>
df2 = dfa.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 10374, in apply
return op.apply().__finalize__(self, method="apply")
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 916, in apply
return self.apply_standard()
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 1063, in apply_standard
results, res_index = self.apply_series_generator()
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 1081, in apply_series_generator
results = self.func(v, *self.args, **self.kwargs)
File "d:\wp\提取带千分位的数值.py", line 12, in process_row
current_value = str(row) if pd.notna(row) else ""
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1577, in __nonzero__
raise ValueError(
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
PS D:\wp>
wp231957 发表于 2024-07-24 10:09
我这里150行 都已经ok了
我怀疑他想处理151行 结果没 ...
这个错误提示表明在 `process_row` 函数中，`row` 实际上是一个 Pandas Series 对象而不是单个值。当你调用 `apply` 时，如果传入的 DataFrame 有多列，`row` 将会是一个包含所有列的 Series。
### 解决方案
我们需确保只处理特定列的数据。假设你的 DataFrame 是这样的：
df = pd.DataFrame({
'value': ["519889,汇添富收益快线货币B,24,626.14,24,914.25,8,209.63,82.10", ...]# 更多数据
})
你需要在 `process_row` 函数中访问特定的列（比如 `'value'` 列），而不是直接使用 `row`。这将避免错误并确保我们只对感兴趣的列进行处理。
以下是修改后的示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import re
# 假设你的 DataFrame 是从 Excel 加载的
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')# 读取 Excel 文件
def process_row(row):
current_value = str(row['value']) if pd.notna(row['value']) else ""# 访问特定列
# 提取第一个数字
first_part_match = re.match(r"\d+", current_value)
first_part = first_part_match.group() if first_part_match else np.nan# 如果找不到数字，返回 NaN
# 提取数值部分
numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)# 提取数字部分
# 去掉千分位格式化数值的逗号
numeric_parts = # 确保是字符串并去掉逗号
# 打印当前数字部分的长度
print("len=", len(numeric_parts))
# 确保 numeric_parts 的长度是 4，短缺的部分用 NaN 填充
while len(numeric_parts) < 4:
numeric_parts.append(np.nan)
# 返回结果，包括第一个部分和去掉逗号的数值部分
return + numeric_parts# 将第一个部分和数字部分组合成一个列表
# 使用 apply 创建新 DataFrame
new_df = df.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
# 给新 DataFrame 设置列名（可选）
new_df.columns = ['FirstPart', 'TextPart', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']# 自定义列名
# 打印新的 DataFrame
print(new_df)
# 如果需要导出到新的表格
new_df.to_excel('output.xlsx', index=False)# 导出为 Excel 文件
### 主要修改点：
1. **仅访问特定列**：在 `current_value` 的赋值中，现在通过 `row['value']` 来访问数据。
2. **确保行内容转换为字符串**：这样可以处理可能的 NaN 值，避免后续操作出错。
3. **字符串替换**：确保从 `numeric_parts` 中去掉引号的逗号。
希望这个修正版能解决你的问题！如果你仍然遇到困难，请随时告诉我！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-7-24 10:09
这个错误提示表明在 `process_row` 函数中，`row` 实际上是一个 Pandas Series 对象而不是单个值。当你 ...
还是不行
原始表格 已经被修正为只有一列的数据含标题行
代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
import re
#导入数据
dfa = pd.read_excel('shujufenge2.xlsx')
dfa.columns=["value"]
def process_row(row):
# 获取当前行的数据
current_value = str(row['value']) if pd.notna(row) else ""
# 使用正则表达式提取所需的信息
first_part = re.match(r"\d+", current_value).group()# 提取第一个数字
text_part = re.split(",", current_value)# 提取第二部分文本
numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)# 提取数值部分
while len(numeric_parts) < 4:
numeric_parts.append(np.nan)
# 将千分位格式化数值去掉逗号
numeric_parts =
return + numeric_parts
# 应用处理函数到每一行
df2 = dfa.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
# 打印结果
#print(df2)
错误信息如下：
PS D:\wp> & D:/Python39/python.exe d:/wp/提取带千分位的数值.py
Traceback (most recent call last):
File "d:\wp\提取带千分位的数值.py", line 22, in <module>
df2 = dfa.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 10374, in apply
return op.apply().__finalize__(self, method="apply")
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 916, in apply
return self.apply_standard()
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 1063, in apply_standard
results, res_index = self.apply_series_generator()
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 1081, in apply_series_generator
results = self.func(v, *self.args, **self.kwargs)
File "d:\wp\提取带千分位的数值.py", line 10, in process_row
current_value = str(row['value']) if pd.notna(row) else ""
File "D:\Python39\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1577, in __nonzero__
raise ValueError(
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
PS D:\wp>
wp231957 发表于 2024-07-24 10:23
还是不行
原始表格 已经被修正为只有一列的数据 ...
感谢你的耐心，出现这个错误是因为在 `apply` 函数中，你传递给 `process_row` 的 `row` 实际上仍然是一个 Pandas Series，而且你并没有将其转化为单元格的值。针对这种情况，我们需要确保只处理特定列的数据。
既然你提到原始表格只有一列数据（假设它的列名是 `'value'`），让我们确保在应用函数时只处理这一列。以下是更新后的代码示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import re
# 导入数据
dfa = pd.read_excel('shujufenge2.xlsx')
# 假设这里有一列名为 'value'
dfa.columns = ['value']# 设置列名，如果文件内已有正确列名则这步可省略
def process_row(value):
# 将当前值转换为字符串，如果为 NaN 则返回空字符串
current_value = str(value) if pd.notna(value) else ""
# 使用正则表达式提取所需的信息
first_part_match = re.match(r"\d+", current_value)
first_part = first_part_match.group() if first_part_match else np.nan# 提取第一个数字
numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)# 提取数值部分
# 将千分位格式化数值去掉逗号
numeric_parts =
# 确保 numeric_parts 的长度是 4，短缺的部分用 NaN 填充
while len(numeric_parts) < 4:
numeric_parts.append(np.nan)
# 返回结果，包括第一个部分和去掉逗号的数值部分
return + numeric_parts# 返回一个列表
# 应用处理函数到每一行
df2 = dfa['value'].apply(process_row).apply(pd.Series)
# 给新 DataFrame 设置列名（可选）
df2.columns = ['First', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']
# 打印结果
print(df2)
# 如果需要导出到新的表格
df2.to_excel('output.xlsx', index=False)# 导出为 Excel 文件
### 主要修改点：
1. **只处理 `'value'` 列**：在调用 `apply` 时，使用 `dfa['value'].apply(process_row)` 来确保函数只作用于该列的数据。
2. **确保返回格式**：`process_row()` 函数现在返回一个包含第一个部分和数值列表的数组，适当地处理了 `NaN` 的情况。
3. **去掉千分位的逗号**：在构建 `numeric_parts` 列表时，简单地用 `.replace(',', '')` 方法去掉每个数字的逗号。
这样应该能解决你遇到的问题。如果还有其它问题或疑问，请随时告诉我！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-7-24 10:24
感谢你的耐心，出现这个错误是因为在 `apply` 函数中，你传递给 `process_row` 的 `row` 实际上仍然是 ...
如果 把这句代码注释掉，就可以完美手工了
#numeric_parts =
但是 如果还想要这句代码会抛出
File "d:\wp\提取带千分位的数值.py", line 18, in process_row
numeric_parts =
File "d:\wp\提取带千分位的数值.py", line 18, in <listcomp>
numeric_parts =
AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'
能解决吗
wp231957 发表于 2024-07-24 10:29
如果 把这句代码注释掉，就可以完美手工了
#numeric_ ...
当然可以！这个错误表明 `numeric_parts` 赋值的代码段没有被正确实现，导致它试图对一个浮点数使用 `replace` 方法，而浮点数类型是没有这个方法的。为了修复这一问题，我们需要确保 `numeric_parts` 是字符串列表，并在需要的地方去掉千分位的逗号。
以下是改进后的代码示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import re
# 导入数据
dfa = pd.read_excel('shujufenge2.xlsx')
# 假设第一列名为 'value'
dfa.columns = ['value']# 根据实际情况设置列名
def process_row(value):
# 将当前值转换为字符串，如果是 NaN 则返回空字符串
current_value = str(value) if pd.notna(value) else ""
# 使用正则表达式提取所需的信息
first_part_match = re.match(r"\d+", current_value)
first_part = first_part_match.group() if first_part_match else np.nan# 提取第一个数字
# 提取数值部分
numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)# 提取数字部分
# 检查并去掉千分位的逗号，将所有匹配的数值转为浮点数
numeric_parts =
# 确保 numeric_parts 的长度是 4，短缺的部分用 NaN 填充
while len(numeric_parts) < 4:
numeric_parts.append(np.nan)
# 返回结果，包括第一个部分和去掉逗号的数值部分
return + numeric_parts
# 应用处理函数到每一行
df2 = dfa['value'].apply(process_row).apply(pd.Series)
# 给新 DataFrame 设置列名（可选）
df2.columns = ['First Part', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']# 可以自定义列名
# 打印结果
print(df2)
# 如果需要导出到新的表格
df2.to_excel('output.xlsx', index=False)# 导出为 Excel 文件
### 关键修改点：
1. **去掉千分位**：在 `numeric_parts` 列表推导式中，针对每个符合模式的匹配结果，使用 `replace(',', '')` 去掉千分位的逗号，然后将结果转换为浮点数（`float`）。
2. **返回值**：确保 `process_row` 函数返回一个列表，其中包含第一个部分（`first_part`）以及处理后的数值。
### 注意：
- 调用 `pd.Series` 时，确保 `apply` 的结果被正确展开，你可能需要根据实际需求进行调整。
- 确保输入文件路径和格式都正确。
通过这些修改，你应该能够避免 AttributeError 错误并顺利处理数据。如果还有其他问题，随时告诉我！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-7-24 10:29
当然可以！这个错误表明 `numeric_parts` 赋值的代码段没有被正确实现，导致它试图对一个浮点数使用 `r ...
numeric_parts =
这句代码 我目测是不行的，实测也是不行的
AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'
因为part 它有可能含分号也有可能就是1000以内的一个浮点数
wp231957 发表于 2024-07-24 10:33
numeric_parts =
这句代码 我目测是不行的，实测也 ...
明白了！为了处理这个问题，我们需要更细致的条件判断，确保在处理 `numeric_parts` 时不会尝试对 `float` 类型的变量使用 `replace` 方法。我们可以直接在提取数据的过程中，将符合条件的字符串进行处理，以便应对各种情况，比如可能有分号、浮点数等。
下面是改进后的代码，它确保在处理 `numeric_parts` 时不会引发错误，并对可能的千分位数字进行正确转换：
import pandas as pd
import numpy as np
import re
# 导入数据
dfa = pd.read_excel('shujufenge2.xlsx')
# 假设列名为 'value'
dfa.columns = ['value']# 根据实际情况设置列名
def process_row(value):
# 将当前值转换为字符串，如果是 NaN 则返回空字符串
current_value = str(value) if pd.notna(value) else ""
# 使用正则表达式提取所需的信息
first_part_match = re.match(r"\d+", current_value)
first_part = first_part_match.group() if first_part_match else np.nan# 提取第一个数字
# 提取数值部分
numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)# 提取数字部分
# 将千分位格式化数值去掉逗号并转换为浮点数
numeric_parts = []
for part in numeric_parts:
cleaned_part = part.replace(',', '')# 去掉千分位的逗号
try:
numeric_parts.append(float(cleaned_part))# 转换为浮点数
except ValueError:
numeric_parts.append(np.nan)# 如果转换失败，添加NaN
# 确保 numeric_parts 的长度是 4，短缺的部分用 NaN 填充
while len(numeric_parts) < 4:
numeric_parts.append(np.nan)
# 返回结果，包括第一个部分和处理后的数值部分
return + numeric_parts# 使用列表返回
# 应用处理函数到每一行
df2 = dfa['value'].apply(process_row).apply(pd.Series)
# 给新 DataFrame 设置列名（可选）
df2.columns = ['First Part', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']
# 打印结果
print(df2)
# 如果需要导出到新的表格
df2.to_excel('output.xlsx', index=False)# 导出为 Excel 文件
### 修改说明：
1. **数字提取**：我们继续通过正则表达式提取可能的数字部分。
2. **安全处理**：在遍历 `numeric_parts` 的时候，使用 `replace(',', '')` 去掉千分位逗号，然后将其转换为浮点数。通过 `try...except` 块捕获任何转换错误（比如如果 `part` 是个非法数字），并将其替换为 `NaN`。
3. **返回值**：确保返回的是一个列表，其中包含第一个部分和处理过的数值。
这样修改后，也能更好地处理多样化的数据情况。如果你还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。