我有一個數據框（df）：df = pd.DataFrame({'A' : [54321, 'it is 54322', 'is it 54323 or 4?', np.NaN]})我可以找到其中的數字：df['B'] = df.A.replace(regex={'[^\w]':'','^\D+':'','\D+':' '}).str.split('\s') A B0 54321 NaN1 it is 54322 [54322]2 is it 54323 or 4? [54323, 4]3 NaN NaN但是當我嘗試找到每行的最大數字時：df['C'] = df['B'].apply(lambda x : max(x))我得到：TypeError: 'float' object is not iterable
2 回答
江戶川亂折騰
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將 lambda 函數與 一起使用if-else，還添加了轉換為整數以確保正確max：
f = lambda x : max(int(y) for y in x) if isinstance(x, list) else np.nan
df['C'] = df['B'].apply(f)
print (df)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?A? ? ? ? ? ?B? ? ? ? C
0? ? ? ? ? ? ? 54321? ? ? ? ?NaN? ? ? NaN
1? ? ? ? it is 54322? ? ?[54322]? 54322.0
2? is it 54323 or 4?? [54323, 4]? 54323.0
3? ? ? ? ? ? ? ? NaN? ? ? ? ?NaN? ? ? NaN
或者使用Series.str.extractallforMultiIndex與 Convert toint并使用max每個第一級：
df = pd.DataFrame({'A' : [54321, 'it is 54322', 'is it 54323 or 4?', np.NaN]})
df['C'] = df.A.astype(str).str.extractall('(\d+)').astype(int).max(level=0)
print (df)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?A? ? ? ? C
0? ? ? ? ? ? ? 54321? 54321.0
1? ? ? ? it is 54322? 54322.0
2? is it 54323 or 4?? 54323.0
3? ? ? ? ? ? ? ? NaN? ? ? NaN
天涯盡頭無女友
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另一個解決方案：
import re
df['B'] = df['A'].apply(lambda x: pd.Series(re.findall(r'\d+', str(x))).astype(float).max())
print(df)
印刷：
A B
0 54321 54321.0
1 it is 54322 54322.0
2 is it 54323 or 4? 54323.0
3 NaN NaN
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