pandas 将括号中的数字转换为负数 - Python

在数据清洗和预处理中，我们经常需要将某些字段的数字格式进行统一和规范化，比如将括号中的数字转换为负数。在使用Python中的pandas库时，我们可以利用正则表达式和apply函数实现该功能。

代码实现

import pandas as pd
import re

def convert_to_negative(s):
    """
    将括号中的数字转换为负数
    :param s: 字符串
    :return: 字符串
    """
    pattern = r'\((\d+)\)'
    match = re.search(pattern, s)
    if match:
        num = int(match.group(1))
        return str(-num)
    else:
        return s

# 创建测试数据集
data = pd.DataFrame({'A': ['(1)', '2', '(3)', '4'], 'B': ['5', '6', '(7)', '8']})
print('转换前：')
print(data)

# 对数据集中的所有字段应用convert_to_negative函数进行括号内数字转换
data = data.applymap(convert_to_negative)

print('转换后：')
print(data)

代码说明

首先，我们定义一个名为convert_to_negative的函数，用于将字符串中以括号包含的数字转换为负数，其实现方式是利用正则表达式对字符串进行匹配和提取，并通过if语句进行判断和转换。如果字符串中存在以括号包含的数字，则返回相应的负数，否则返回原字符串。

其次，我们构造了一个测试数据集data，其中包含两个字段，分别为A和B。

接下来，我们对数据集中的所有字段应用applaymap函数，并传入之前定义的convert_to_negative函数，以完成所有字段中存在以括号包含的数字转换为负数的操作。

最后，输出转换前和转换后的数据集。

总结

通过以上代码，我们可以发现，利用Python的pandas库，我们可以快速、简便地对数据集中的某些字段进行统一和规范化。而正则表达式在字符串的匹配和提取中也发挥了重要作用。