pandas拆分某列中数字和单位

最近有csv文件需要处理，需要拆分里面的数字和单位做下数据的整理

以下是数据格式

想把单位拆分出来，单位有的是亿和万，需要对数据进行下处理

这是可以使用extract做下正则处理，拆分出来数字和单位

extract（正则拆分字符串）

extract文档地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.str.extract.html?highlight=extract#pandas.Series.str.extract

Series.str.extract(pat, flags=0, expand=True)
总共三个参数，
path:传正则表达式
flags: 模块中的标志re,具体要看re的规则了
expand:如果为 True，则返回每个捕获组一列的 DataFrame。如果为 False，如果有一个捕获组，则返回 Series/Index；如果有多个捕获组，则返回 DataFrame。

示例

    equity_data[['total_share_capital', 'total_share_capital_unit']] = equity_data['total_share_capital'].str. \extract('(?P<total_share_capital>\\d+\\.?\\d+)(?P<total_share_capital_unit>[\\u4e00-\\u9fa5]+)', expand=True)

这样数据列total_share_capital中就拆分为total_share_capital和total_share_capital_unit两列了

P<name>这个是正则分组命名用到的

apply（数据类型转换）

因为csv读入的数据都是字符串，所以需要数据类型转换

官方地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html?highlight=apply#pandas.DataFrame.apply
DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs)
func: 传入处理数据的函数
axis:处理数据的方向，0为列处理， 1为行处理
raw: False返回 Series, True返回ndarray 对象（性能可能会更好）
result_type: {‘expand’, ‘reduce’, ‘broadcast’, None}, default None (没用过，不知道到底啥情况)
axis=1这些仅在（列）时起作用：

expand : 类似列表的结果将变成列。

reduce ：如果可能，返回一个系列，而不是扩展类似列表的结果。这与“扩展”相反。

broadcast : 结果将被广播到DataFrame的原始形状，原始索引和列将被保留。

默认行为（无）取决于应用函数的返回值：类似列表的结果将作为这些结果的系列返回。但是，如果应用函数返回一个系列，这些将扩展为列。
用apply可以快速对某一列进行类型转换

equity_data['total_share_capital'] = equity_data['total_share_capital'].apply(lambda x: float(x))

这样就可以字符串转float

map(单位换算)

单位有的是亿和万，需要对数据进行下处理

万和亿转成亿，需要除以10000

首先定义个函数

def unit_charge(x, y):if y == '万':return x / 10000.0else:return x# 进行换算
equity_data['a_total_share_capital'] = list(map(lambda x, y: unit_charge(x, y),equity_data['a_total_share_capital'],equity_data['a_total_share_capital_unit']))

replace(替换无意义字符)

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.replace.html?highlight=replace#pandas.DataFrame.replace

DataFrame.replace(to_replace=None, value=NoDefault.no_default, inplace=False, limit=None, regex=False, method=NoDefault.no_default)
这个就不解释参数意义了

 equity_data = equity_data.replace(to_replace=np.nan, value='0')

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