Python: pandas DataFrame 中的字符串切片是一个系列?我需要它可以转换为 int

Python: String slice in pandas DataFrame is a series? I need it to be convertible to int

我有一个问题让我忙了好几个小时。我需要在 pandas DataFrame 中分割一个字符串变量并提取一个数值(这样我就可以执行合并)。 (作为提供上下文的一种方式,变量是 .groupby 的结果......现在我正在尝试合并其他信息。

从字符串中获取数字应该很容易。

基本上,我正在做以下事情:

string = x_1 
number = string[2:]
number == 2
et voila! 

为了这个目标,让我们构建代码

In [32]: import pandas as pd
    ...: d = {'id' : [1, 2, 3, 4],
    ...:     'str_id' : ['x_2', 'x_4', 'x_8', 'x_1']}
    ...: 

In [33]: df= pd.DataFrame(d)

In [34]: df.head()
Out[34]: 
   id str_id
0   1    x_2
1   2    x_4
2   3    x_8
3   4    x_1

In [35]: df['num_id']=df.str_id.str[2:]

In [36]: df.head()
Out[36]: 
   id str_id num_id
0   1    x_2      2
1   2    x_4      4
2   3    x_8      8
3   4    p_1      1

In [37]: df.dtypes
Out[37]: 
id         int64
str_id    object
num_id    object
dtype: object

结果看起来不错 -- 我们有一个对象,所以我们只需转换为 int 就可以了,对吧?遗憾的是没有那么多。

In [38]: df['num_id3'] = int(df['num_id'])
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-38-50312cced30b>", line 1, in <module>
    df['num_id3'] = int(df['num_id'])

  File "/Users/igor/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/series.py", line 92, in wrapper
    "{0}".format(str(converter)))

TypeError: cannot convert the series to <type 'int'>

好的,让我们尝试一些更简单的方法---去除前导和尾随空白

 In [39]: df['num_id3'] = (df['num_id']).strip()
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-39-0af6d5f8bb8c>", line 1, in <module>
    df['num_id3'] = (df['num_id']).strip()

  File "/Users/igor/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/generic.py", line 2744, in __getattr__
    return object.__getattribute__(self, name)

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'strip'

所以..不知何故我有一个系列对象...其中有一个项目...我无法将系列对象转换为任何可用的东西

请你帮忙?! 谢谢!

你不能使用int(Series)构造(它类似于int(['1','2','3']),这也行不通),你应该使用Series.astype(int)或更好的pd.to_numeric(Series)代替:

In [32]: df
Out[32]:
   id str_id
0   1    x_2
1   2    x_4
2   3    x_8
3   4    x_1
4   5  x_AAA

In [33]: df['num_id'] = pd.to_numeric(df.str_id.str.extract(r'_(\d+)', expand=False))

In [34]: df
Out[34]:
   id str_id  num_id
0   1    x_2     2.0
1   2    x_4     4.0
2   3    x_8     8.0
3   4    x_1     1.0
4   5  x_AAA     NaN