如何在pandas中提取列字符串包含的最高百分比数值

核心逻辑是通过正则匹配提取所有百分比数值，转换为数字后取最大值，以下是可直接运行的实现：

完整代码 #

import pandas as pd
import re

# 构造示例数据，替换为你自己的DataFrame即可
df = pd.DataFrame({
    'target_col': [
        'XX: (+2, 30%); (-5, 20%); (+17, 50%)',
        'XX: (+8, 45%); (-3, 12%); (+21, 38%)'
    ]
})

def extract_max_percent(raw_str):
    # 匹配所有百分比对应的数字部分
    percent_numbers = re.findall(r'(\d+)%', raw_str)
    # 转换为整数后取最大值，无匹配时返回空值避免报错
    return max(map(int, percent_numbers)) if percent_numbers else pd.NA

# 应用函数生成新列存储最高百分比
df['max_percent'] = df['target_col'].apply(extract_max_percent)

运行后示例输出的max_percent列值分别为50、45，符合需求。

适配场景调整 #

• 若你的数据中存在小数百分比（如12.5%），将正则改为r'(\d+\.?\d*)%'，同时把int替换为float即可适配。
• 若需要最终结果保留%符号，修改返回值为f"{max(map(int, percent_numbers))}%"即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ran Antes