我在数据框中有几列包含数值和字符串
我想删除所有字符并只留下数字
Admit_DX_Description Primary_DX_Description
510.9 - EMPYEMA W/O FISTULA 510.9 - EMPYEMA W/O FISTULA
681.10 - CELLULITIS, TOE NOS 681.10 - CELLULITIS, TOE NOS
780.2 - SYNCOPE AND COLLAPSE 427.89 - CARDIAC DYSRHYTHMIAS NEC
729.5 - PAIN IN LIMB 998.30 - DISRUPTION OF WOUND, UNSPEC
到
Admit_DX_Description Primary_DX_Description
510.9 510.9
681.10 681.10
780.2 427.89
729.5 998.30
代码:
for col in strip_col:
# # Encoding only categorical variables
if df[col].dtypes =='object':
df[col] = df[col].map(lambda x: x.rstrip(r'[a-zA-Z]'))
print df.head()
错误:
回溯(最近一次调用最后一次):
df[col] = df[col].map(lambda x: x.rstrip(r'[a-zA-Z]'))
文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/series.py”,第2175行,在地图中 new_values = map_f(values,arg) 文件“pandas / src / inference.pyx”,第1217行,pandas.lib.map_infer(pandas / lib.c:63307)
df[col] = df[col].map(lambda x: x.rstrip(r'[a-zA-Z]'))
AttributeError:'int'对象没有属性'rstrip'
答案 0 :(得分:2)
您可以使用此示例:
我选择了re
模块来仅提取浮点数。
import re
import pandas
df = pandas.DataFrame({'A': ['Hello 199.9', '19.99 Hello'], 'B': ['700.52 Test', 'Test 7.7']})
df
A B
0 Hello 199.9 700.52 Test
1 19.99 Hello Test 7.7
for col in df:
df[col] = [''.join(re.findall("\d+\.\d+", item)) for item in df[col]]
A B
0 199.9 700.52
1 19.99 7.7
如果您还有整数,请将re pattern
更改为:\d*\.?\d+
。
<强> EDITED 强>
对于TypeError
我建议使用try
。在此示例中,我创建了一个列表errs
。此列表将在except TypeError
中使用。您可以print (errs)
查看这些值。
同时检查df
。
...
...
errs = []
for col in df:
try:
df[col] = [''.join(re.findall("\d+\.\d+", item)) for item in df[col]]
except TypeError:
errs.extend([item for item in df[col]])
答案 1 :(得分:1)
您应该查看df.applymap并将其应用于要删除文本的列。 [编辑] 或者:
import pandas as pd
test = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
fun = lambda x: x+10
df = pd.DataFrame(test)
df['c1'] = df['c1'].apply(fun)
print df