<\/p>\n
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om getallen uit een tekenreeks in panda’s te extraheren:<\/span><\/p>\n Deze specifieke syntaxis extraheert de getallen uit elke tekenreeks in een kolom met de naam my_column<\/strong> in een pandas DataFrame.<\/span><\/p>\n Opmerking<\/strong> : bij gebruik van een reguliere expressie staat \\d<\/strong> voor ‚elk cijfer‘ en +<\/strong> voor ‚een of meer‘.<\/span><\/p>\n Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze functie in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n Stel dat we het volgende panda’s DataFrame hebben dat informatie bevat over de verkoop van verschillende producten:<\/span><\/p>\n Stel dat we het nummer van elke string uit de productkolom<\/strong> willen halen.<\/span><\/p>\n We kunnen hiervoor de volgende syntaxis gebruiken:<\/span><\/p>\n Het resultaat is een DataFrame dat alleen de getallen in elke rij van de Product-<\/strong> kolom bevat.<\/span><\/p>\n Bijvoorbeeld:<\/span><\/p>\n Enzovoort.<\/span><\/p>\n Als je wilt, kun je deze numerieke waarden ook opslaan in een nieuwe kolom van het DataFrame:<\/span><\/p>\n De nieuwe kolom met de naam productnummers<\/strong> bevat alleen de getallen voor elke tekenreeks in de productkolom<\/strong> .<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende bewerkingen in panda’s kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Panda’s: Hoe DataFrame te sorteren op basis van een stringkolom<\/a> U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om getallen uit een tekenreeks in panda’s te extraheren: df[‚ my_column ‚]. str . extract (‚ (\\d+) ‚) Deze specifieke syntaxis extraheert de getallen uit elke tekenreeks in een kolom met de naam my_column in een pandas DataFrame. Opmerking : bij gebruik van een reguliere expressie staat \\d voor […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-4110","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n df[' my_column<\/span> ']. str<\/span> . extract<\/span> (' (\\d+)<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld: haal het getal uit een string in Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' product<\/span> ': ['A33', 'B34', 'A22', 'A50', 'C200', 'D7', 'A9', 'A13'],\n ' sales<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n product sales\n0 A33 18\n1 B34 22\n2 A22 19\n3 A50 14\n4 C200 14\n5 D7 11\n6 A9 20\n7 A13 28<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #extract numbers from strings in 'product' column\n<\/span>df[' product<\/span> ']. str<\/span> . extract<\/span> (' (\\d+)<\/span> ')\n\n\t0\n0 33\n1 34\n2 22\n3 50\n4,200\n5 7\n6 9\n7 13\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
#extract numbers from strings in 'product' column and store them in new column\n<\/span>df[' product_numbers<\/span> '] = df[' product<\/span> ']. str<\/span> . extract<\/span> (' (\\d+)<\/span> ')\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n product sales product_numbers\n0 A33 18 33\n1 B34 22 34\n2 A22 19 22\n3 A50 14 50\n4 C200 14,200\n5 D7 11 7\n6 A9 20 9\n7 A13 28 13\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Panda’s: specifieke tekens uit tekenreeksen verwijderen<\/a>
Panda’s: zoek naar een string in alle kolommen van DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"