正在从pandas Dataframe中的混合dtype列中删除短划线字符串

Question

我有一个数据帧，可能的对象与数值混合在一起。

我的目标是将每个值都变成一个简单的整数，然而，其中一些值在数字之间有-。

一个最小的工作示例如下所示：

import pandas as pd

d = {'API':[float(4433), float(3344), 6666, '6-9-11', '8-0-11', 9990]}
df = pd.DataFrame(d)

我试着：

df['API'] = df['API'].str.replace('-','')

但是这给我留下了数值类型的nan，因为它只在整个框架中搜索字符串。

输出为：

API

nan
nan
nan
6911
8011
nan

我想要一个输出：

API

4433
3344
6666
6911
8011
9990

其中所有类型都是int。

有没有一种简单的方法，可以只处理Series中的对象类型，而不考虑实际的数字？我在大型数据集(300,000+行)上使用这种技术，因此lambda或series operations之类的东西比循环搜索更可取。

Answer 1

在regex=True中使用df.replace

df = df.replace('-', '', regex=True).astype(int)

    API
0   4433
1   3344
2   6666
3   6911
4   8011
5   9990

Answer 2

另外，

df['API'] = df['API'].astype(str).apply(lambda x: x.replace('-', '')).astype(int)