我正在努力尋找解決這個問題的方法，這就是我在這里的原因。
我有一個包含字母和數字的資料框列 num_list：
df['num_list']
0 "8E"
1 "5E"
2 "19A"
3 "16E"
4 "26D"
...
539032 "5E"
539033 "6E"
539034 "16E"
539035 "7E"
539036 "5E"
Name: carweb_abi2_50, Length: 539037, dtype: object
我想洗掉所有的字母和引號。我已經處理了到達這里的字母部分：
0 8
1 5
2 19
3 16
4 26
..
Name: carweb_abi2_50, Length: 539037, dtype: object
但是，我無法轉換為整數，當我檢查列的唯一元素時，我看到：
array(['8', '5', '19', '16', '26', '24', '15', '14', '6', '28', '18',
'20', '7', '41', '25', '31', '17', '9', '12', '4', '23', '10',
'27', '40', '30', '3', '21', '13', '22', '11', '33', '42', '34',
'32', '36', '1', '2', '39', '', '29', '37', 0, '38', '43', '35',
'45', '44', '47', '46', '49', '48', '50', '0'], dtype=object)
這表明我用零替換的 nan 值是實際數字 0 但由于某種原因參考了所有其他值。
我試過只將整數提取到一個新列中，但沒有運氣。
TYIA
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用正則運算式：
df["num_list"] = df["num_list"].str.replace(r'\D ', '', regex=True)
然后轉換為整數：
df["num_list"] = df["num_list"].astype(int)
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