[已解决]python pandas数据清洗问题

重起名

请问下大佬们 如果读取的数据 1个列里面 除了数字以外有很多文字。如何让pandas 让这一个列只有数字进行加和呢

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逃兵

2021-2-24 20:36:37

import pandas
a = {'收入': ['北京10000', '北京10000', '北京5000', '北京5002', '北京40000', '北京50000', '北京8000', '北京5000', '北京5000', '北京5000']}
df = pandas.DataFrame(a)

df2 =df['收入'].str.extract('(\d+)')

sumd = sum([int(i) for i in df2[0]])

print(df)
print('='*50)
print(df2)
print('='*50)
print(sumd)

        收入
0  北京10000
1  北京10000
2   北京5000
3   北京5002
4  北京40000
5  北京50000
6   北京8000
7   北京5000
8   北京5000
9   北京5000
==================================================
       0
0  10000
1  10000
2   5000
3   5002
4  40000
5  50000
6   8000
7   5000
8   5000
9   5000
==================================================
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来自星星的小明

把这个列提出来，判断类型，不满足条件的赋值为0，再求和

rsj0315

df['列名'].extract("\d").astype(int)

逃兵

import pandas
a = {'收入': ['北京10000', '北京10000', '北京5000', '北京5002', '北京40000', '北京50000', '北京8000', '北京5000', '北京5000', '北京5000']}
df = pandas.DataFrame(a)

df2 =df['收入'].str.extract('(\d+)')

sumd = sum([int(i) for i in df2[0]])

print(df)
print('='*50)
print(df2)
print('='*50)
print(sumd)

        收入
0  北京10000
1  北京10000
2   北京5000
3   北京5002
4  北京40000
5  北京50000
6   北京8000
7   北京5000
8   北京5000
9   北京5000
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       0
0  10000
1  10000
2   5000
3   5002
4  40000
5  50000
6   8000
7   5000
8   5000
9   5000
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重起名

看明白了 感谢大大们的辛苦解答