如何将含kg/g的Pandas Series统一转换为克数值？

给定包含kg/g单位的字符串Series，需要将所有值统一转换为以克为单位的整数，其中kg对应的数值乘以1000，g对应的数值保持原整数状态，以下是两种可行的实现方式：

方法一：正则提取+批量计算 #

通过正则表达式拆分数值和单位，再批量计算转换结果，适合处理大规模数据：

import pandas as pd

s = pd.Series({0: '1kg', 1: '500g', 2: '200g', 3: '3.2kg'})

# 提取数值（支持整数/小数）和单位
extracted = s.str.extract(r'^(\d+\.?\d*)(kg|g)$')
extracted.columns = ['数值', '单位']

# 将数值转为浮点型，再根据单位计算克数
extracted['数值'] = extracted['数值'].astype(float)
result = extracted.apply(lambda row: row['数值'] * 1000 if row['单位'] == 'kg' else row['数值'], axis=1).astype(int)

print(result)

输出结果：

0    1000
1     500
2     200
3    3200
dtype: int64

方法二：元素级自定义函数转换 #

通过apply遍历每个元素，用自定义函数处理单位转换，逻辑直观易懂：

import pandas as pd

s = pd.Series({0: '1kg', 1: '500g', 2: '200g'})

def to_grams(text):
    if 'kg' in text:
        return int(float(text.replace('kg', '')) * 1000)
    elif 'g' in text:
        return int(float(text.replace('g', '')))

result = s.apply(to_grams)
print(result)

输出结果：

0    1000
1     500
2     200
dtype: int64

内容的提问来源于stack exchange，提问作者INGl0R1AM0R1