【问题标题】：Apply a regex function on a pandas dataframe在熊猫数据框上应用正则表达式函数
【发布时间】：2018-02-17 04:41:58
【问题描述】：

我在 pandas 中有一个数据框，例如：

0                       1                   2
([0.8898668778942382    0.89533945283595]   0)
([1.2632564814188714    1.0207660696232244] 0)
([1.006649166957976     1.1180973832359227] 0)
([0.9653632916751714    0.8625538463644129] 0)
([1.038366333873932     0.9091449796555554] 0)

所有值都是字符串。我想删除所有特殊字符并转换为双精度。我想应用一个函数来删除所有特殊字符，除了点之外的

import re
re.sub('[^0-9.]+', '',x)

所以我想在数据框的所有单元格中应用它。我该怎么做？我找到了 df.applymap 函数，但我不知道如何将字符串作为参数传递。我试过了

def remSp(x): 
    re.sub('^[0-9]+', '',x)

df.applymap(remSp())

但我不知道如何将单元格传递给函数。有更好的方法吗？

谢谢

【问题讨论】：

通过remSp 不带()，参数是函数本身，而不是调用的结果
applymap 函数将对数据框中的每个项目调用 remSp
你传递的是寻找df.applymap(remSp)，注意，你不想在传递之前调用函数，.applymap把函数当作一个参数。请注意，您可能希望以正则表达式模式将. 添加到您的组...
我试过这个 [ df.applymap(remSp) ]但是返回一个所有值都没有的数据框
@MichailN 是的，因为remSp 总是以您定义的方式返回None...

标签： python regex pandas dataframe data-manipulation

【解决方案1】：

为什么不能直接用正则表达式在df上使用默认替换方法，即

df = df.replace('[^\d.]', '',regex=True).astype(float)

0 1 2 0 0.889867 0.895339 0.0 1 1.263256 1.020766 0.0 2 1.006649 1.118097 0.0 3 0.965363 0.862554 0.0 4 1.038366 0.909145 0.0

这仍然比其他答案更快。

【讨论】：

Yes, this is better... nice job.
我试过这一行，它给了我以下错误：“无法将字符串转换为浮点数”有什么想法吗？
在此尝试删除.astype(float) 并使用.apply(lambda x : pd.to_numeric(x,errors='coerce'),1) 之后，错误可能是由于某些nan 或列中存在未知字符串。

【解决方案2】：

使用applymap

In [814]: df.applymap(lambda x: re.sub(r'[^\d.]+', '', x)).astype(float)
Out[814]:
          0         1    2
0  0.889867  0.895339  0.0
1  1.263256  1.020766  0.0
2  1.006649  1.118097  0.0
3  0.965363  0.862554  0.0
4  1.038366  0.909145  0.0

使用transform

In [809]: df.transform(lambda x: x.str.replace(r'[^\d.]+', '')).astype(float)
Out[809]:
          0         1    2
0  0.889867  0.895339  0.0
1  1.263256  1.020766  0.0
2  1.006649  1.118097  0.0
3  0.965363  0.862554  0.0
4  1.038366  0.909145  0.0

【讨论】：

@COLDSPEED 尽管我喜欢一个班轮，但你的回答表现得更好，先生做得好！
@MichailN Added benchmarks。说真的……一个班轮被高估了。
@COLDSPEED 有时风格比性能好，但无论如何你是对的
@MichailN 在我不得不直接闯入另一个人的答案之前，我的答案没有投票......说真的，......没有人喜欢循环或什么？ :-(
@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ -- 我同意，我痴迷于表现自己;)

【解决方案3】：

遍历列，调用str.replace。

for c in df.columns:
    df[c] = df[c].str.replace('[^\d.]', '')

df = df.astype(float)
df
          0         1  2
0  0.889867  0.895339  0
1  1.263256  1.020766  0
2  1.006649  1.118097  0
3  0.965363  0.862554  0
4  1.038366  0.909145  0

不幸的是，pandas 尚不支持对整个数据帧的字符串访问器操作，因此循环列的替代方法会更慢一些，比如小羊羔的applymap/transform。

性能

小

100 loops, best of 3: 2.04 ms per loop  # applymap 
100 loops, best of 3: 2.69 ms per loop  # transform
1000 loops, best of 3: 1.45 ms per loop  # looped str.replace

大号 (`df 10000`*)

1 loop, best of 3: 618 ms per loop  # applymap 
1 loop, best of 3: 658 ms per loop  # transform
1 loop, best of 3: 341 ms per loop  # looped str.replace
1 loop, best of 3: 212 ms per loop  # df.replace

【讨论】：

在对就地操作和返回副本的函数进行基准测试时，您可能需要小心。在前一种情况下，第一次替换完成后，剩下的 99 个循环测试实际上并没有做同样的操作，明白了吗？
@JohnGalt 让我重新运行 1 个循环。
并且，检查在循环内移动astype(float) 是否会进一步改善它。
@JohnGalt 用一个循环重新运行。此外，在循环中使用 astype 会使情况变得更糟。
@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 我的回答呢？

小

大号 (df * 10000)

大号 (`df 10000`*)