Q&A
金額 0 0 44円 1 10 105円60銭 2 20 139円70銭 3 30 170円50銭 4 40 198円 5 50 206円80銭 6 100 214円50銭 7 100 220円
上記のようなデータフレームの金額の列で、105円６０戦を105.6円のように数値化したいです。
要素を数値化にするstr.replace()を１行１行に使用して変換しなければならないのでしょうか？
他に方法はないでしょうか？
回答2件
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以下は pandas.Series.str.extract() を使う方法です。
python
1import pandas as pd 2import io 3 4pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) 5 6data = ''' 7金額 844円 9105円60銭 10139円70銭 11170円50銭 12198円 13206円80銭 14214円50銭 15220円 1635銭 17'''.strip() 18 19df = pd.read_csv(io.StringIO(data)) 20 21df['金額'] = ( 22 df['金額'].str 23 .extract(r'((\d+)円)?((\d+)銭)?') 24 # .extract(r'(\d+(?=円))?(\d+(?=銭))?') 25 .fillna(0).astype(int, errors='ignore') 26 .apply(lambda x: f'{x[1]+(x[3]/100 if x[3] else 0)}円', axis=1)) 27 28print(df) 29 30# 31 金額 320 44円 331 105.6円 342 139.7円 353 170.5円 364 198円 375 206.8円 386 214.5円 397 220円 408 0.35円
投稿2021/12/27 00:10
編集2021/12/27 01:10
総合スコア19865
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ベストアンサー
pandasのstrアクセサを使うと以下のようになります。
python
1>>> print(df) 2 金額 30 0 44円 41 10 105円60銭 52 20 139円70銭 63 30 170円50銭 74 40 198円 85 50 206円80銭 96 100 214円50銭 107 100 220円 11>>> df['金額'] = (df['金額']+'銭').str.replace('円', '.').str.replace('[.銭]銭', '円', regex=True) 12>>> print(df) 13 金額 140 0 44円 151 10 105.60円 162 20 139.70円 173 30 170.50円 184 40 198円 195 50 206.80円 206 100 214.50円 217 100 220円
正規表現の先読みアサーションまで使うと以下のようになります。
python
1>>> df['金額'] = df['金額'].str.replace('円(?=.)', '.', regex=True).str.replace('銭', '円') 2>>> print(df) 3 金額 40 0 44円 51 10 105.60円 62 20 139.70円 73 30 170.50円 84 40 198円 95 50 206.80円 106 100 214.50円 117 100 220円
投稿2021/12/26 23:33
編集2021/12/27 00:06
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