将类型 str（带有数字和单词）列转换为 int pandas

Question

我有一列包含数字和单词的 str 类型：

前任。

['2','3','Amy','199','Happy']

我想将所有“str number”转换为 int 并删除（带有）“str words”的行。

所以我预期的 output 将是如下列表：

[2, 3, 199]

由于我有一个 pandas dataframe，这应该是其中的一列，如果它可以是如下的Series会更好：

0      2.0
1      3.0
3    199.0
dtype: float64

Answer 1

正如您提到的，您有一个专栏（一个系列），所以假设它被称为s ：

s = pd.Series(['2', '3', 'Amy', '199', 'Happy'])

然后在分配之后，只需执行pd.to_numeric并输入errors='coerce'的参数。 然后，使用dropna删除NaN ：

print(pd.to_numeric(s, errors='coerce').dropna())

那么上面的代码将output：

0      2.0
1      3.0
3    199.0
dtype: float64

Answer 2

在提供阵列时不使用 pandas

import re
data = ['2','3','Amy','199','Happy']
for item in data:
    print (*re.findall(r'\d+',item))

会给

2
3

199
 

和

import re
data = ['2','3','Amy','199','Happy']
out = []
for item in data:
    m = str(*re.findall(r'\d+',item))
    if m != "":
        out.append(int(m))
print (out)

会给

[2, 3, 199]

Answer 3

您可以使用 isnumeric 过滤掉非数字项。

s = pd.Series(['2','3','Amy','199','Happy'])
print(s[s.str.isnumeric()].astype(int))

Output：

0      2
1      3
3    199
dtype: int64