書き換え

列の要素に数字がメインの中に文字がある場合
３４
４５
１時間　→ ６０　になる
１４
#文字列を数字に 　１つだけの場合
df_temp = df["最寄駅：距離（分）"].replace("1時間", 60)
#文字列を数字に 　複数の場合
dis = {
"30分?60分":45,
"1H?1H30":75,
"2H?":120,
"1H30?2H":105
}
df["最寄駅：距離（分）"] = df["最寄駅：距離（分）"].replace(dis).astype(float)

建築年の平成２０年　という要素の２０という数字だけで取り出す

df["建築年"].value_counts().keys()[1].split("平成")[1].split("年")[0]
２０

複数個をまとめて処理する場合float型に変更
y_list = {}
for i in df["建築年"].value_counts().keys():
　if "平成" in i:
　　num = float(i.split("平成")[1].split("年")[0])
year = 33 - num
　if "令和" in i:
　　num = float(i.split("令和")[1].split("年")[0])
year = 3 - num
　if "昭和" in i:
　　num = float(i.split("昭和")[1].split("年")[0])
year = 96 - num
　y_list[i] = year
df["建築年"] = df["建築年"].replace(y_list)

年第１四半期を.25などと置き換える方法
float型に変更

year = {
"年第１四半期": ".25",
"年第２四半期": ".50",
"年第３四半期": ".75",
"年第４四半期": ".99"
}
year_list = {}
for i in df["取引時点"].value_counts().keys():
　for k, j in year.items():
　　if k in i:
　　　year_rep = i.replace(k, j)
　year_list[i] = year_rep
df["取引時点"] = df["取引時点"].replace(year_list).astype(float)