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Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!