Wie Entferne ich alle nicht numerischen Zeichen aus allen Werten in einer bestimmten Spalte in pandas dataframe?

Ich habe einen dataframe die wie folgt aussieht:

     A       B           C
1   red78   square    big235
2   green   circle    small123
3   blue45  triangle  big657

Ich muss in der Lage sein, zu entfernen, die nicht-numerische Zeichen aus allen Zeilen in Spalte C so, dass mein dataframe aussieht:

     A       B           C
1   red78   square    235
2   green   circle    123
3   blue45  triangle  657

Ich habe versucht mit der folgenden aber der Fehler erwartet, string oder buffer:

import re
dfOutput.imgID = dfOutput.imgID.apply(re.sub('[^0-9]','', dfOutput.imgID), axis = 0)

Was sollte ich stattdessen tun?

Code zu erstellen dataframe:

dfObject = pd.DataFrame()
dfObject.set_value(1, 'A', 'red78')
dfObject.set_value(1, 'B', 'square')
dfObject.set_value(1, 'C', 'big235')
dfObject.set_value(2, 'A', 'green')
dfObject.set_value(2, 'B', 'circle')
dfObject.set_value(2, 'C', 'small123')
dfObject.set_value(3, 'A', 'blue45')
dfObject.set_value(3, 'B', 'triangle')
dfObject.set_value(3, 'C', 'big657')

InformationsquelleAutor ag14 | 2017-05-22

10

Verwenden str.extract bestehen und ein regex-pattern zu extrahieren nur die numerischen Teile:
```
In[40]:
dfObject['C'] = dfObject['C'].str.extract('(\d+)', expand=False)
dfObject

Out[40]: 
        A         B    C
1   red78    square  235
2   green    circle  123
3  blue45  triangle  657
```
Können Sie bei Bedarf gegossen, um int:
```
dfObject['C'] = dfObject['C'].astype(int)
```
extract, verwendet dieser Weg, wird nur extrahieren einer Folge von Ziffern aus der input-Felder. Wenn es mehrere numerische teilen, getrennt durch nicht-numerische Zeichen, diese Antwort wird nur extrahieren, die die erste Folge von Zeichen.
Das gibt mir E:\WPy-3662\python-3.6.6.amd64\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy """Entry point for launching an IPython kernel. in Python 3.6.6
es bedeutet, dass Ihr df ist eine Ansicht oder ein Stück des ursprünglichen df-daher die Warnung, ich kann nicht kommentieren, ohne zu sehen, Ihre vollständigen code, und wie Sie verursacht. Im Grunde, wenn Sie aktiv werden wollen, auf kopieren, dann tun Sie df1 = df.copy() dann, was Sie tun, mit df1 erzeugt keine Warnung, aber wenn Sie wirklich wollen, um den Betrieb im original, dann müssen Sie verwenden .loc so ist es explizit, dass Sie bedienen möchten, auf einer Ansicht finden Sie unter " Verwandte: stackoverflow.com/questions/20625582/...
Danke. Diese Antwort der das problem behebt.
versuchen Sie regex Muster '(\d+\.*\d*)' oder nutzen Sie einfach die andere Antwort ersetzen Sie die Zeichen mit leeren Zeichenfolgen und alle Links werden numerische Zeichen

InformationsquelleAutor EdChum
5

Können Sie .str.replace mit einem regex:
```
dfObject['C'] = dfObject.C.str.replace(r"[a-zA-Z]",'')
```
Ausgabe:
```
        A         B    C
1   red78    square  235
2   green    circle  123
3  blue45  triangle  657
```
In der Nähe ist. Diese Antwort wird entfernen Sie alle alphanumerischen Zeichen. Entfernen Sie alle nicht-numerischen Zeichen verwenden Sie die \D Charakter-Klasse

InformationsquelleAutor Scott Boston

Können Sie dies auch über eine lambda Funktion mit str.isdigit:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['John5', 'Tom 8', 'Ron 722']})

df['Name'] = df['Name'].map(lambda x: ''.join([i for i in x if i.isdigit()]))

#   Name
# 0    5
# 1    8
# 2  722

InformationsquelleAutor jpp

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