Pandas - 使用模式/正则表达式编辑索引

Question

给定一个像这样的数据框：

>>> df
      ix  val1  val2  val3  val4
    1.31     2     3     4     5
    8.22     2     3     4     5
    5.39     2     3     4     5
    7.34     2     3     4     5

是否可以使用replace 之类的东西来编辑索引？

伪代码：（因为df索引没有str属性）

df.index=df.index.str.replace("\\.[0-9]*","")

我需要类似的东西：

>>> df
   ix  val1  val2  val3  val4
    1     2     3     4     5
    8     2     3     4     5
    5     2     3     4     5
    7     2     3     4     5

问题是我的数据框很大。

提前致谢

Answer 1

你可以这样做：

df.index = df.index.to_series().astype(str).str.replace(r'\.[0-9]*','').astype(int)

你也可以使用.extract:

df.index.to_series().astype(str).str.extract(r'(\d+)').astype(int)

或者，您也可以只使用map 指向int 的索引：

pd.Index(map(int, df.index))