df处理一些中文和英文混在一起的例子

首先，我们看看下面的df的字段的例子

 

 

 很多时候，我们需要其中的数字，而文字对我们没有多大的作用，这时候需要我们去处理

import re
# 方式1：通过自定义的函数，传给apply方法
def apply_size(x):
    return x.split("面积")[1].split("㎡")[0]

def apply_sizeInside(x):
    return x.split("面积")[1].split("㎡")[0]

def apply_way(x):
    return x.split("|")[0]

def apply_room(x):
    return x.split("室")[0]

df1["sizeInside"] = df1["sizeInside"].apply(apply_sizeInside)
df1["size"] = df1["size"].apply(apply_size)
df1["room"] = df1["layout"].apply(apply_room)   # 增加一列数据：卧室个数，从layout中分割出来
df1["way"] = df1["way"].apply(apply_way)

# 方式2：获取文本中的数据，正则表达式
df1["numberFloor"] = df1["numberFloor"].map(lambda str:re.findall(r"\d+",str)[0]).astype(dtype="int")     #

# 方式3：将不需要的内容替换成空格，str.replace
df1["time"] = df1["time"].str.replace("年建成","").astype(dtype="int")

最终结果如下：

 

 这样就OK了