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本帖最后由 wp231957 于 2024-7-24 08:53 编辑
比如,58,123.45 这是一个数字 不能拆分 比如 "人工",123.45 或者123.45,12,123.45 这都是两个部分 可以拆分
中心思想就是 只要是数值 必须带两位小数 有千分位的逗号 不能作为分割符 其他的逗号都是作为分割符
样例数据: 增加难度,第一列数值可以无小数 其他疑似数值型 必须有两位小数
519889,汇添富收益快线货币B,24,626.14,24,914.25,8,209.63,82.10
拆分成:
519889 汇添富收益快线货币B 24626.14 24914.25 8209.63 82.10
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)[1] # 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 = [part.replace(',', '') for part in numeric_parts]
-
- return [first_part, text_part] + 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)
复制代码
### 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
- 0 519889,汇添富收益快线货币B,24,626.14,24,914.25,8,209.63,82.10 519889 汇添富收益快线货币B 24626.14 24914.25 8209.63 82.10
复制代码
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。
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