如何在 Pandas 中仅用点替换某些逗号？
How to replace only certain commas with dots in Pandas?
我在 Pandas DataFrame 的一列中有一些数据，其中一些数字有千分之一的逗号，以及欧式小数点逗号。例如：
40,910,27
3,479.29
34,561.09
132,634,98
我试过使用：
df['Orders'] = df['Orders'].replace(to_replace = ',', value = '.', regex = True)
但问题是，这显然用点替换了所有逗号，所以一些数字最终有两个点。有没有办法只删除非十进制逗号，并用点替换实际的十进制逗号？
IIUC，你只需要替换最后一个逗号，所以你可以这样做：
s = pd.Series(['40,910,27', '3,479.29', '34,561.09', '132,634,98'], dtype='string')
res = s.str.replace(',(\d+)$', r'.', regex=True)
print(res)
输出
0 40,910.27
1 3,479.29
2 34,561.09
3 132,634.98
dtype: string
正则表达式：
',(\d+)$' 表示匹配逗号后跟一组数字直到字符串末尾。
替换：
'.'一个点和第一个捕获组（即最后一个逗号后的组数字）
- 拆分字符串以 2 位结束，使用
() 保留拆分伙伴左侧。
- 使用'.'加入拆分列表
- 去除字符串“.”最后。
(s.str.split('[.,](\d{2})$')
.str.join('.')
.str.strip('.'))
我在 Pandas DataFrame 的一列中有一些数据，其中一些数字有千分之一的逗号，以及欧式小数点逗号。例如：
40,910,27
3,479.29
34,561.09
132,634,98
我试过使用：
df['Orders'] = df['Orders'].replace(to_replace = ',', value = '.', regex = True)
但问题是，这显然用点替换了所有逗号，所以一些数字最终有两个点。有没有办法只删除非十进制逗号，并用点替换实际的十进制逗号？
IIUC，你只需要替换最后一个逗号，所以你可以这样做：
s = pd.Series(['40,910,27', '3,479.29', '34,561.09', '132,634,98'], dtype='string')
res = s.str.replace(',(\d+)$', r'.', regex=True)
print(res)
输出
0 40,910.27
1 3,479.29
2 34,561.09
3 132,634.98
dtype: string
正则表达式：
',(\d+)$'表示匹配逗号后跟一组数字直到字符串末尾。
替换：
'.'一个点和第一个捕获组（即最后一个逗号后的组数字）
- 拆分字符串以 2 位结束，使用
()保留拆分伙伴左侧。 - 使用'.'加入拆分列表
- 去除字符串“.”最后。
(s.str.split('[.,](\d{2})$')
.str.join('.')
.str.strip('.'))