Pandas如何提取某一列的数字

问题的起因是，处理书目数据时，图书价格列均为CNY526.23(全6册)，为统计价格，只想保留数字，将查找资料获得的思路记录如下：

1、考虑可以分两步，先去掉CNY，再去掉括号内容。于是查找资料，可以采用代码：data['定价'].map(lambda x: str(x)[3:])，成功去掉CNY。但是括号内容还在。

2、为了去掉括号内容，考虑使用正则表达式，或字符串切片，水平有限，查找了很多资料没有成功。突然觉得思路可以开阔一下，把数字提取出来，或者把其他字符删掉。

代码如下：

price = data['定价']

temp = price.str.extract('(\d+).*?(\d+).*?')#取整数和小数点后面两个部分

new_price = temp[0] + "." + temp[1]#字符串拼接

3、最简单的方法还是正则表达式，之前没有成功原来是方法不对。

data['定价'] = data['定价'].str.extract('(\d+[\.]*\d*)')，其实2中的方法和3就差一点，2只提取数字，分成两部分之后拼接，3就一步完成了

4、同理使用正则，提取分类号

有的数据分类号比较混乱，如这样 ①G886.9-64，或者这样 ① I222-49 ② K825.我只想保留第一个分类号，并且去掉圆圈1。

使用正则进行提取：

data['CIP分类'] = data['CIP分类'].str.extract('([A-Z]+\d*[-\.]*\d*[-\.]*\d*)')

正则表达式确实好用。