如何将带有 $ 和 , 的货币列转换为数字
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问题内容
我在 pandas 数据框中有以下数据:
65贝德227d202我想对三列(第一、第二、第三)执行一些简单的分析(例如 sum、groupby),但这三列的数据类型是对象(或字符串)。
所以我使用了以下代码进行数据转换:
65贝德227d217但是,由于美元符号的原因,转换可能不起作用。有什么建议吗?
正确答案
- pandas 有 3 个
.replace
方法:-
pandas.series.replace
栏目 pandas.series.str.replace
a> 对于一列-
pandas.dataframe.replace
对于多个列,并且无需使用.apply
-
regex=false
是默认设置,因此设置regex=true
-
-
df[df.columns[1:]]
选择最后三列。 - 在
python 3.11.4
、pandas 2.1.0
中测试
# replace values only in selected columns
df[df.columns[1:]] = df[df.columns[1:]].replace('[\$,]', '', regex=True).astype(float)
# replace values in all columns
df = df.replace('[\$,]', '', regex=True).astype(float)
- 清理货币列的其他模式:
-
'[^.0-9]'
:删除除小数点外的所有非数字 -
'[^.0-9\-]'
:删除除小数点和负号之外的所有非数字 -
'\d'
:删除所有非数字,包括小数点和负号,因此适用于仅正 int 列
-
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