234.56],'site':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','pandasdataframe.com']})df['profit']=df['profit'].astype(str).apply(Decimal)df['formatted_profit']=df['profit'].apply(lambdax:f"${x:.2f}")print(df)
如果我们尝试使用 astype() 我们会得到一个错误(如前所述)。pd.to_numeric() 函数可以更优雅地处理这些值: pd.to_numeric(df['Jan Units'], errors='coerce') Output: 0 500.0 1 700.0 2 125.0 3 75.0 4 NaN Name: Jan Units, dtype: float64 有几点需要注意。首先,该函数可以轻松处理数据并创建一个...
使用astype() 函数 将pandas 数据列转换为不同类型的最简单方法是使用 astype(),例如,要将 Customer Number 转换为整数,我们可以这样调用它: df['Customer Number'].astype('int') Output: 0 10002 1 552278 2 23477 3 24900 4 651029 Name: Customer Number, dtype: int32 如果我们想更改原始数据中的信息,...
Convert the string number value to a float-Remove $-Remove commas-Convert to float type""" new_val=val.replace(',','').replace('$','')returnfloat(new_val) 该代码使用 python 的字符串函数去除“$”和“,”,然后将值转换为浮点数 也许有人会建议使用 Decimal 类型的货币。但这不是 pandas 中...
2 50000.0 3 350000.0 4 15000.0 Name: 2016, dtype: float64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 成功了! 当然我们也可以使用 lambda 函数来处理,代码简洁了,但是可读性却下降了 df['2016'].apply(lambda x: x.replace('$', '').replace(',', '')).astype('float') ...
也许有人会建议使用 Decimal 类型的货币。但这不是 pandas 中的内置数据类型,所以我们使用 float 方法 现在我们可以使用 pandas 的 apply 函数将其应用于 2016 列中的所有值 df['2016'].apply(convert_currency) Output: 0 125000.01 920000.02 50000.03 350000.04 15000.0Name: 2016, dtype: float64 ...
1 True2 True3 True4 TrueName: Active, dtype: bool 乍一看似乎还不错,但仔细观察,问题就大了。所有值都被解释为 True,但最后一位客户的 Active 标志为 N,竟然也被转换为 True 了 所以,我们可以得到,astype() 的使用是有条件的,仅在以下情况下才有效: ...
有时候数据出来的decimal类型需要转换为float df["X"] = df["X"].astype("int") df["Y"] = df["Y"].astype("float") 确定小数精度 decimals = pd.Series([2, 2, 0, 2], index=['startup_user_rate','startup_total_rate', "startup_user", 'startup_avg']) ...
("$","")).astype("float64") 0 125000.0 1 920000.0 2 50000.0 3 350000.0 4 15000.0 Name: 2016, dtype: float64 #同样可以利用lambda表达式将PercentGrowth进行数据清理 df["Percent Growth"].apply(lambda x: x.replace("%","")).astype("float")/100 0 0.30 1 0.10 2 0.25 3 0.04 4 -0.15 ...
ValueError:未能将字符串转换为浮点型:'571,2‘ 、、 我写了这样的代码:df['Liquid Milk'] = df['Liquid Milk'].replace("", np.nan).astype('float64') 我在下面得到了一个错误,不确定哪里是错误,我尝试了许多不同的方法,但仍然是相同的错误。如果能帮上忙,谢谢。 --- ValueError Traceback 浏览26...