数据集price列含双值，如何提取拆分后的单个元素生成新列？

针对你遇到的price列多值提取问题，这里提供几个更可靠的方案：

方案1：利用str.split的expand参数拆分（推荐） #

直接按任意空格拆分并展开成列，提取第一列后处理美元符号：

# 按任意数量空格拆分，展开为DataFrame后取第一列
no_na['Kaina'] = no_na['price'].str.split('\s+', expand=True)[0]
# 移除美元符号并转换为浮点型
no_na['Kaina'] = no_na['Kaina'].str.replace('$', '', regex=False).astype(float)

优点：无需自定义函数，Pandas原生方法效率高，自动处理多空格问题，不会截断长价格。

方案2：自定义apply函数处理边缘情况 #

如果存在开头/结尾空格等特殊情况，可过滤空元素后提取：

def get_first_price(price_str):
    # 拆分后过滤空字符串，取第一个有效价格片段
    valid_parts = [part for part in price_str.split(' ') if part.strip()]
    if valid_parts:
        # 移除$并转浮点型
        return float(valid_parts[0].replace('$', ''))
    return None

no_na['Kaina'] = no_na['price'].apply(get_first_price)

优点：兼容性强，能处理各种空格分布的情况，返回None处理异常值。

方案3：正则表达式精准提取 #

如果价格格式固定（以$开头，后跟小数），用正则直接匹配数值部分：

no_na['Kaina'] = no_na['price'].str.extract(r'^\$?(\d+\.\d+)', expand=False).astype(float)

解释：正则^\$?(\d+\.\d+)匹配开头可选的$，然后捕获小数形式的价格数值，直接提取后转浮点型，精准高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mindaugas