[已解决]如何拆分带逗号的字符串

wp231957

cjjJasonchen 发表于 2024-7-24 09:16
我看看

ai已经崩盘了

wp231957

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)[1]
'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

FishC

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：

1. import pandas as pd
   
2. import re
   
3. 
   
4. # 创建样例 DataFrame
   
5. data = {
   
6.     'value': ["519889,汇添富收益快线货币B,24,626.14,24,914.25,8,209.63,82.10"]
   
7. }
   
8. df = pd.DataFrame(data)
   
9. 
   
10. def process_row(row):
    
11.     # 获取当前行的数据
    
12.     current_value = row['value']
    
13.    
    
14.     # 使用正则表达式提取所需的信息
    
15.     first_part = re.match(r"\d+", current_value).group()  # 提取第一个数字
    
16.     text_part = re.split(",", current_value)[1]  # 提取第二部分文本
    
17.     numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)  # 提取数值部分
    
18.    
    
19.     # 将千分位格式化数值去掉逗号
    
20.     numeric_parts = [part.replace(',', '') for part in numeric_parts]
    
21.    
    
22.     return [first_part, text_part] + numeric_parts
    
23. 
    
24. # 应用处理函数到每一行
    
25. df[['First', 'Text', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']] = df.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
    
26. 
    
27. # 打印结果
    
28. 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：

1. value         First                     Text      Num1      Num2      Num3   Num4
   
2. 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。

wp231957

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  

wp231957

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

FishC

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：

1. df[] = df.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")

复制代码

### 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。

wp231957

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

FishC

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：

1. import pandas as pd
   
2. import re
   
3. 
   
4. # 创建样例 DataFrame
   
5. data = {
   
6.     'value': ["519889,汇添富收益快线货币B,24,626.14,24,914.25,8,209.63,82.10"]
   
7. }
   
8. df = pd.DataFrame(data)
   
9. 
   
10. def process_row(row):
    
11.     current_value = row['value']
    
12.     first_part = re.match(r"\d+", current_value).group()  # 提取第一个数字
    
13.     text_part = re.split(",", current_value)  # 提取文本部分
    
14.     numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)  # 提取数字部分
    
15.    
    
16.     # 去掉千分位的逗号
    
17.     numeric_parts = [num.replace(',', '') for num in numeric_parts]
    
18.    
    
19.     # 返回结果，包括第一部分、文本部分和数值部分
    
20.     return [first_part] + [text_part[0]] + numeric_parts
    
21. 
    
22. # 使用 apply 创建新 DataFrame
    
23. new_df = df.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
    
24. 
    
25. # 给新 DataFrame 设置列名（可选）
    
26. new_df.columns = ['First Part', 'Text Part', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']
    
27. 
    
28. # 打印新的 DataFrame
    
29. print(new_df)
    
30. 
    
31. # 如果需要导出到新的表格
    
32. new_df.to_csv('output.csv', index=False)  # 导出为 CSV 文件

复制代码

### 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。

wp231957

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 = [part.replace(',', '') for part in numeric_parts]
    print("len=",len(numeric_parts))
    return [first_part, text_part] + 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

FishC

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：

1. import pandas as pd
   
2. import numpy as np
   
3. import re
   
4. 
   
5. # 假设你的 DataFrame 是从 Excel 加载的
   
6. df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 读取 Excel 文件
   
7. 
   
8. def process_row(row):
   
9.     current_value = row['value']  # 假设我们的列名是 'value'
   
10.    
    
11.     first_part = re.match(r"\d+", current_value).group()  # 提取第一个数字
    
12.     text_part = re.split(",", current_value)  # 提取文本部分
    
13.     numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)  # 提取数字部分
    
14. 
    
15.     # 去掉千分位的逗号
    
16.     numeric_parts = [part.replace(',', '') for part in numeric_parts]
    
17. 
    
18.     # 打印当前数字部分的长度
    
19.     print("len=", len(numeric_parts))
    
20. 
    
21.     # 确保 numeric_parts 的长度是 4，短缺的部分用 NaN 填充
    
22.     while len(numeric_parts) < 4:
    
23.         numeric_parts.append(np.nan)
    
24. 
    
25.     # 返回结果，包括第一部分和去掉逗号的数值部分
    
26.     return [first_part] + numeric_parts  # 将第一个部分和数字部分组合成一个列表
    
27. 
    
28. # 使用 apply 创建新 DataFrame
    
29. new_df = df.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
    
30. 
    
31. # 给新 DataFrame 设置列名（可选）
    
32. new_df.columns = ['FirstPart', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']  # 自定义列名
    
33. 
    
34. # 打印新的 DataFrame
    
35. print(new_df)
    
36. 
    
37. # 如果需要导出到新的表格
    
38. new_df.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 导出为 Excel 文件

复制代码

### 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。

wp231957

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[i] = 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 = [part.replace(',', '') for part in numeric_parts]
  File "d:\wp\提取带千分位的数值.py", line 20, in <listcomp>
    numeric_parts = [part.replace(',', '') for part in numeric_parts]
AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'

FishC

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：

1. import pandas as pd
   
2. import numpy as np
   
3. import re
   
4. 
   
5. # 假设你的 DataFrame 是从 Excel 加载的
   
6. df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 读取 Excel 文件
   
7. 
   
8. def process_row(row):
   
9.     # 将当前值转换为字符串，如果是 NaN 则返回空字符串
   
10.     current_value = str(row) if pd.notna(row) else ""
    
11.    
    
12.     # 提取第一个数字
    
13.     first_part_match = re.match(r"\d+", current_value)
    
14.     first_part = first_part_match.group() if first_part_match else np.nan  # 如果找不到数字，返回 NaN
    
15.    
    
16.     # 提取数值部分
    
17.     numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)  # 提取数字部分
    
18. 
    
19.     # 去掉千分位格式化数值的逗号
    
20.     numeric_parts = [part.replace(',', '') for part in numeric_parts]  # 确保是字符串并去掉逗号
    
21. 
    
22.     # 打印当前数字部分的长度
    
23.     print("len=", len(numeric_parts))
    
24. 
    
25.     # 确保 numeric_parts 的长度是 4，短缺的部分用 NaN 填充
    
26.     while len(numeric_parts) < 4:
    
27.         numeric_parts.append(np.nan)
    
28. 
    
29.     # 返回结果，包括第一个部分和去掉逗号的数值部分
    
30.     return [first_part] + numeric_parts  # 将第一个部分和数字部分组合成一个列表
    
31. 
    
32. # 使用 apply 创建新 DataFrame
    
33. new_df = df['value'].apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
    
34. 
    
35. # 给新 DataFrame 设置列名（可选）
    
36. new_df.columns = ['First', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']  # 自定义列名
    
37. 
    
38. # 打印新的 DataFrame
    
39. print(new_df)
    
40. 
    
41. # 如果需要导出到新的表格
    
42. new_df.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 导出为 Excel 文件

复制代码

### 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。

wp231957

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

[150 rows x 1 columns]
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[i] = 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>

FishC

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：

1. df = pd.DataFrame({
   
2.     '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
   
3. })

复制代码

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：

1. import pandas as pd
   
2. import numpy as np
   
3. import re
   
4. 
   
5. # 假设你的 DataFrame 是从 Excel 加载的
   
6. df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 读取 Excel 文件
   
7. 
   
8. def process_row(row):
   
9.     current_value = str(row['value']) if pd.notna(row['value']) else ""  # 访问特定列
   
10.    
    
11.     # 提取第一个数字
    
12.     first_part_match = re.match(r"\d+", current_value)
    
13.     first_part = first_part_match.group() if first_part_match else np.nan  # 如果找不到数字，返回 NaN
    
14.    
    
15.     # 提取数值部分
    
16.     numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)  # 提取数字部分
    
17. 
    
18.     # 去掉千分位格式化数值的逗号
    
19.     numeric_parts = [num.replace(',', '') for num in numeric_parts]  # 确保是字符串并去掉逗号
    
20. 
    
21.     # 打印当前数字部分的长度
    
22.     print("len=", len(numeric_parts))
    
23. 
    
24.     # 确保 numeric_parts 的长度是 4，短缺的部分用 NaN 填充
    
25.     while len(numeric_parts) < 4:
    
26.         numeric_parts.append(np.nan)
    
27. 
    
28.     # 返回结果，包括第一个部分和去掉逗号的数值部分
    
29.     return [first_part] + numeric_parts  # 将第一个部分和数字部分组合成一个列表
    
30. 
    
31. # 使用 apply 创建新 DataFrame
    
32. new_df = df.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
    
33. 
    
34. # 给新 DataFrame 设置列名（可选）
    
35. new_df.columns = ['FirstPart', 'TextPart', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']  # 自定义列名
    
36. 
    
37. # 打印新的 DataFrame
    
38. print(new_df)
    
39. 
    
40. # 如果需要导出到新的表格
    
41. new_df.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 导出为 Excel 文件

复制代码

### 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。

wp231957

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：

1. import pandas as pd
   
2. import numpy as np
   
3. import re
   
4. 
   
5. #导入数据
   
6. dfa = pd.read_excel('shujufenge2.xlsx')
   
7. dfa.columns=["value"]
   
8. def process_row(row):
   
9.     # 获取当前行的数据
   
10.     current_value = str(row['value']) if pd.notna(row) else ""
    
11.     # 使用正则表达式提取所需的信息
    
12.     first_part = re.match(r"\d+", current_value).group()  # 提取第一个数字
    
13.     text_part = re.split(",", current_value)[1]  # 提取第二部分文本
    
14.     numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)  # 提取数值部分
    
15.     while len(numeric_parts) < 4:
    
16.         numeric_parts.append(np.nan)
    
17.     # 将千分位格式化数值去掉逗号
    
18.     numeric_parts = [part.replace(',', '') for part in numeric_parts]
    
19.     return [first_part, text_part] + numeric_parts
    
20. 
    
21. # 应用处理函数到每一行
    
22. df2 = dfa.apply(process_row, axis=1, result_type="expand")
    
23. 
    
24. # 打印结果
    
25. #print(df2)

复制代码

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[i] = 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>

FishC

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：

1. import pandas as pd
   
2. import numpy as np
   
3. import re
   
4. 
   
5. # 导入数据
   
6. dfa = pd.read_excel('shujufenge2.xlsx')
   
7. 
   
8. # 假设这里有一列名为 'value'
   
9. dfa.columns = ['value']  # 设置列名，如果文件内已有正确列名则这步可省略
   
10. 
    
11. def process_row(value):
    
12.     # 将当前值转换为字符串，如果为 NaN 则返回空字符串
    
13.     current_value = str(value) if pd.notna(value) else ""
    
14.   
    
15.     # 使用正则表达式提取所需的信息
    
16.     first_part_match = re.match(r"\d+", current_value)
    
17.     first_part = first_part_match.group() if first_part_match else np.nan  # 提取第一个数字
    
18.    
    
19.     numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)  # 提取数值部分
    
20.    
    
21.     # 将千分位格式化数值去掉逗号
    
22.     numeric_parts = [num.replace(',', '') for num in numeric_parts]
    
23.    
    
24.     # 确保 numeric_parts 的长度是 4，短缺的部分用 NaN 填充
    
25.     while len(numeric_parts) < 4:
    
26.         numeric_parts.append(np.nan)
    
27. 
    
28.     # 返回结果，包括第一个部分和去掉逗号的数值部分
    
29.     return [first_part] + numeric_parts  # 返回一个列表
    
30. 
    
31. # 应用处理函数到每一行
    
32. df2 = dfa['value'].apply(process_row).apply(pd.Series)
    
33. 
    
34. # 给新 DataFrame 设置列名（可选）
    
35. df2.columns = ['First', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']
    
36. 
    
37. # 打印结果
    
38. print(df2)
    
39. 
    
40. # 如果需要导出到新的表格
    
41. df2.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 导出为 Excel 文件

复制代码

### 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。

wp231957

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 = [part.replace(',', '') for part in 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 = [part.replace(',', '') for part in numeric_parts]
  File "d:\wp\提取带千分位的数值.py", line 18, in <listcomp>
    numeric_parts = [part.replace(',', '') for part in numeric_parts]
AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'

能解决吗

FishC

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：

1. import pandas as pd
   
2. import numpy as np
   
3. import re
   
4. 
   
5. # 导入数据
   
6. dfa = pd.read_excel('shujufenge2.xlsx')
   
7. 
   
8. # 假设第一列名为 'value'
   
9. dfa.columns = ['value']  # 根据实际情况设置列名
   
10. 
    
11. def process_row(value):
    
12.     # 将当前值转换为字符串，如果是 NaN 则返回空字符串
    
13.     current_value = str(value) if pd.notna(value) else ""
    
14.   
    
15.     # 使用正则表达式提取所需的信息
    
16.     first_part_match = re.match(r"\d+", current_value)
    
17.     first_part = first_part_match.group() if first_part_match else np.nan  # 提取第一个数字
    
18.    
    
19.     # 提取数值部分
    
20.     numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)  # 提取数字部分
    
21. 
    
22.     # 检查并去掉千分位的逗号，将所有匹配的数值转为浮点数
    
23.     numeric_parts = [float(part.replace(',', '')) for part in numeric_parts]
    
24. 
    
25.     # 确保 numeric_parts 的长度是 4，短缺的部分用 NaN 填充
    
26.     while len(numeric_parts) < 4:
    
27.         numeric_parts.append(np.nan)
    
28. 
    
29.     # 返回结果，包括第一个部分和去掉逗号的数值部分
    
30.     return [first_part] + numeric_parts
    
31. 
    
32. # 应用处理函数到每一行
    
33. df2 = dfa['value'].apply(process_row).apply(pd.Series)
    
34. 
    
35. # 给新 DataFrame 设置列名（可选）
    
36. df2.columns = ['First Part', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']  # 可以自定义列名
    
37. 
    
38. # 打印结果
    
39. print(df2)
    
40. 
    
41. # 如果需要导出到新的表格
    
42. df2.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 导出为 Excel 文件

复制代码

### 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。

wp231957

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 = [float(part.replace(',', '')) for part in 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

FishC

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：

1. import pandas as pd
   
2. import numpy as np
   
3. import re
   
4. 
   
5. # 导入数据
   
6. dfa = pd.read_excel('shujufenge2.xlsx')
   
7. 
   
8. # 假设列名为 'value'
   
9. dfa.columns = ['value']  # 根据实际情况设置列名
   
10. 
    
11. def process_row(value):
    
12.     # 将当前值转换为字符串，如果是 NaN 则返回空字符串
    
13.     current_value = str(value) if pd.notna(value) else ""
    
14.   
    
15.     # 使用正则表达式提取所需的信息
    
16.     first_part_match = re.match(r"\d+", current_value)
    
17.     first_part = first_part_match.group() if first_part_match else np.nan  # 提取第一个数字
    
18.    
    
19.     # 提取数值部分
    
20.     numeric_parts = re.findall(r"\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})|\d+\.\d{2}", current_value)  # 提取数字部分
    
21. 
    
22.     # 将千分位格式化数值去掉逗号并转换为浮点数
    
23.     numeric_parts = []
    
24.     for part in numeric_parts:
    
25.         cleaned_part = part.replace(',', '')  # 去掉千分位的逗号
    
26.         try:
    
27.             numeric_parts.append(float(cleaned_part))  # 转换为浮点数
    
28.         except ValueError:
    
29.             numeric_parts.append(np.nan)  # 如果转换失败，添加NaN
    
30. 
    
31.     # 确保 numeric_parts 的长度是 4，短缺的部分用 NaN 填充
    
32.     while len(numeric_parts) < 4:
    
33.         numeric_parts.append(np.nan)
    
34. 
    
35.     # 返回结果，包括第一个部分和处理后的数值部分
    
36.     return [first_part] + numeric_parts  # 使用列表返回
    
37. 
    
38. # 应用处理函数到每一行
    
39. df2 = dfa['value'].apply(process_row).apply(pd.Series)
    
40. 
    
41. # 给新 DataFrame 设置列名（可选）
    
42. df2.columns = ['First Part', 'Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4']
    
43. 
    
44. # 打印结果
    
45. print(df2)
    
46. 
    
47. # 如果需要导出到新的表格
    
48. df2.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 导出为 Excel 文件

复制代码

### 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。