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(
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?
.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。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)
'[^.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 列以上就是如何将带有 $ 和 , 的货币列转换为数字的详细内容,更多请关注编程网其它相关文章!
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本文标题: 如何将带有 $ 和 , 的货币列转换为数字
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