小编hel*_*kee的帖子

我有一个存储老化值的数据框，如下所示：

Aging
-84 days +11:36:15.000000000
-46 days +12:25:48.000000000
-131 days +20:53:45.000000000
-131 days +22:22:50.000000000
-130 days +01:02:03.000000000
-80 days +17:02:55.000000000

我试图days在上列中提取之前的文本。我尝试了以下方法：

df['new'] = df.Aging.split('days')[0]

以上返回

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'

预期输出：

-84
-46
-131
-131
-130
-80

我有一个包含 3 列的数据框：

id,name,team 
101,kevin, marketing
102,scott,admin\n
103,peter,finance\n

我正在尝试应用正则表达式函数，以便删除不必要的空格。我有删除这些空格的代码，但我无法在整个 Dataframe 中循环它。

这是我迄今为止尝试过的：

df['team'] = re.sub(r'[\n\r]*','',df['team'])

但这会引发错误 AttributeError: 'Series' object has no attribute 're'

谁能建议我如何在整个 Dataframedf['team']列中循环这个正则表达式

我正在尝试打印 SQL 输出的输出，如下所示：

dwh_cur.execute("""select count (*) from sales""")
var1 = dwh_cur.fetchone()
text = 'Total Sales is ' + var1

变量 1 = 100

预期输出：

Total Sales is 100

但我收到一个错误

TypeError: can only concatenate str (not "tuple") to str