Python如何拆分pandas DataFrame中混合数字和加密资产代码的Amount列

你可以使用pandas的str.extract()方法结合正则表达式完成拆分，这是当前场景下最简洁的实现方式：

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 仅做测试用，你可以替换成自己的原始DataFrame
df = pd.DataFrame({'Amount': ['200.20356AVAX', '1.5BTC', '3245.89ETH', '100USDT']})

# 拆分出两列，捕获组1匹配数值，捕获组2匹配资产代码
df[['Quantity', 'Asset']] = df['Amount'].str.extract(r'^(\d+\.?\d*)([A-Za-z]+)$')

# 将数量列转换为浮点型，方便后续做数值计算
df['Quantity'] = pd.to_numeric(df['Quantity'])

说明 #

• 正则^(\d+\.?\d*)([A-Za-z]+)$的逻辑：
  • ^匹配字符串开头，$匹配字符串结尾，避免异常格式的内容被错误拆分
  • 第一个捕获组(\d+\.?\d*)：匹配整数、可选小数点、小数部分，对应数量的字符串格式
  • 第二个捕获组([A-Za-z]+)：匹配1个以上的英文字母，对应加密资产代码
• 如果你的数据中存在负数（比如卖出记录为-2.5AVAX），可以把正则修改为r'^(-?\d+\.?\d*)([A-Za-z]+)$'即可兼容负数值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者invesTIPS