如何在字符串的（單元格）數組中查找字符，Python

Question

我正在用 Pandas (pd.read_csv) 加載 .csv。 通常這會產生浮點數，但是我的一些數據集在 .csv 文件中包含的一些 > 100000 數字（例如 33x60000 的矩陣）中有一個“q”。 像這樣：'-13q27.20148186934421000000'（q 並不總是在同一個地方）。 這導致 Pandas 將它們視為字符串而不是數字。 這使得無法轉換為浮點數，因此我的問題是：如何輕松找到“q”並刪除它們？

我嘗試使用 for 循環並檢查每個單獨的字符串是否包含“q”，但這需要很長時間：

for i in range(tmp.values.shape[0]):
    for j in range(tmp.values.shape[1]):                           
       if 'q' in tmp.values[i,j]: 
          print('oh oh') 

有時也有可能是另一個字母然后是“q”，所以通常尋找字母可能是明智的，我不知道如何以有效的方式做到這一點。

在此先感謝您的幫助！

Answer 1

使用pandas.DataFrame.replace和regex=True ：

給定df ：

   col1  col2  col3
0   1.1   2.2   3.3
1  2q.2  3.q4  q5.3
2   4.4   5.5   6.6

df = df.replace('q', '', regex=True).astype(float)
print(df.dtypes)
print(df)

輸出：

col1    float64
col2    float64
col3    float64
dtype: object

   col1  col2  col3
0   1.1   2.2   3.3
1   2.2   3.4   5.3
2   4.4   5.5   6.6

Answer 2

您可以從特定列（此處命名為結果）中刪除所有字符（此處為 q）：

data['result'] = data['result'].map(lambda x: x.lstrip('q').rstrip('q'))

之后您可以將您的列轉換為浮動。

data['result'] = data['result'].astype(float)

或替代：

df['result'] = df['result'].str.replace(r'\D', '').astype(float)

Answer 3

df.replace(['q'], 0.0, inplace=True)