我已经刮掉了一些工作薪水。数据采用几种格式（例如，每月，每年，每天）。我想将所有内容标准化到一个月。
jobs_df['salary']
7 7000 - 8000 a month
9 50000 - 80000 a year
5 80000 - 90000 a year
5 25000 - 28000 a year
4 450 - 600 a day
5 32925 a year
9 48300 a year
我的计划是
jobs_df['salary'].str.split('-)取薪水的平均值。但是，诸如“一个月”，“一年”，“一天”之类的文字的出现使我不寒而栗。解决此问题的有效方法是什么？ 最佳答案
您可以使用findall或extractall来获取numeric，转换为floats并最后获取mean：
jobs_df['new'] = pd.DataFrame(jobs_df['salary'].str.findall('(\d+)').values.tolist(),
index=jobs_df.index).astype(float).mean(1)
print (jobs_df)
salary new
0 7000 - 8000 a month 7500.0
1 50000 - 80000 a year 65000.0
2 80000 - 90000 a year 85000.0
3 25000 - 28000 a year 26500.0
4 450 - 600 a day 525.0
5 32925 a year 32925.0
6 48300 a year 48300.0
要么：
jobs_df['new'] = jobs_df['salary'].str.extractall('(\d+)')[0].unstack().astype(float).mean(1)
print (jobs_df)
salary new
0 7000 - 8000 a month 7500.0
1 50000 - 80000 a year 65000.0
2 80000 - 90000 a year 85000.0
3 25000 - 28000 a year 26500.0
4 450 - 600 a day 525.0
5 32925 a year 32925.0
6 48300 a year 48300.0
编辑：
m1 = jobs_df['salary'].str.contains('month')
m2 = jobs_df['salary'].str.contains('day')
jobs_df['fin'] =np.select([m1, m2],
[jobs_df['new'] * 12,jobs_df['new'] * 365], default=jobs_df['new'])
print (jobs_df)
salary new fin
0 7000 - 8000 a month 7500.0 90000.0
1 50000 - 80000 a year 65000.0 65000.0
2 80000 - 90000 a year 85000.0 85000.0
3 25000 - 28000 a year 26500.0 26500.0
4 450 - 600 a day 525.0 191625.0
5 32925 a year 32925.0 32925.0
6 48300 a year 48300.0 48300.0
关于python - 在 Pandas 列中将不同的薪水类型(每年，每月等)转换为月薪，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/46946677/