Python-使用正则表达式从Pandas DataFrame中的列（包含字符串）中提取权重并将其添加到新列中

我有一个Excel电子表格，其中包含来自网站的产品数据，带有以下列标题：

产品编号，产品描述

所述产品描述字段包含HTML详述一个网站产品的完整描述，并且每个描述内的重量被显示为字符串的一部分（例如，“重量是950克”或“重量是1.5公斤”）的数量和在之间没有空格重量单位。

我想做的是：

• 将XL电子表格导入到Pandas Dataframe中

• 创建一个名为“ Weight”的新列

• 解析每个“ ProductDescription”（大约5000行产品），然后使用正则表达式查找提及重量的文本（可以将其标识为“ XXXXg”或“ XXXXkg”），然后将其放置在数据框作为数值（浮点数）。

• 最后，将此新的三列数据框导出为ex​​cel文件。

我在下面整理了一个小脚本，但是它不断抛出错误。如果有人可以提供帮助，我将不胜感激。

import pandas as pd
import re as re


def weight(inputString):

    result = [re.search('([0-9.]+[kgG]{1,2})', s) for s in inputString]

    return result

excel_file = 'Products.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_file)

df['Weight'] = df['ProductDescription'].apply(weight)

希望您能提供帮助。请原谅我拙劣的代码！我对此还是很陌生的。