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Ishigami
Asked: 2024-06-06 01:13:47 +0800 CST

将 Pandas Dataframe 中 100-50 形式的字符串转换为 float 100+50

  • 772

我有一个 pandas 数据框，看起来像

Race_ID   Date           Student_ID      Rank  
1         1/1/2023       1               100-20     
1         1/1/2023       2               40-10       
2         11/9/2022      3               100-5     
3         17/4/2022      5               100-0     
3         17/4/2022      2               4-0     
4         1/3/2022       1               10-5

其中 的数据类型Rank是字符串。我想提取数字并对Rank它们求和，所以期望的结果如下：

Race_ID   Date           Student_ID      Rank      New_column
1         1/1/2023       1               100-20    80 
1         1/1/2023       2               40-10     30  
2         11/9/2022      3               100-5     95
3         17/4/2022      5               100-0     100
3         17/4/2022      2               4-0       4
4         1/3/2022       1               10-5      5
pandas

1 个回答

  1. Best Answer

    一种简单的解决方案是apply+ pd.eval：

    df['New_column'] = df['Rank'].apply(pd.eval)

    或者，extract对两个数字进行减法：

    df['New_column'] = (df['Rank'].str.extract(r'(\d+)-(\d+)')
                    .astype(int).pipe(lambda x: x[0]-x[1])
                   )

# or considering the sign and summing
df['New_column'] = (df['Rank'].str.extract(r'(\d+)(-\d+)')
                    .astype(int).sum(axis=1)
                   )

    输出：

       Race_ID       Date  Student_ID    Rank  New_column
0        1   1/1/2023           1  100-20          80
1        1   1/1/2023           2   40-10          30
2        2  11/9/2022           3   100-5          95
3        3  17/4/2022           5   100-0         100
4        3  17/4/2022           2     4-0           4
5        4   1/3/2022           1    10-5           5
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