在使用 Pandas DataFrame 时，很常见遇到以逗号格式化的数字字符串。为了方便数值运算和计算，通常需要将这些字符串转换为浮点数。
实现这种转换的一种方法是使用 Python 的 locale.atof 函数。但是，当将此函数应用于 DataFrame 时，设置适当的区域设置非常重要。设置区域设置可确保函数可以将逗号分隔的值正确解释为数字。
<p>import locale<br>from locale import atof<br>locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '')</p><p>
设置语言环境后，可以使用 applymap 方法将 atof 应用于 DataFrame，该方法按元素应用函数一个DataFrame.
<p>df.applymap(atof)</p><p>
这种方法有效地将带有逗号的数字字符串转换为浮点数，从而实现了无缝的数值运算和计算DataFrame。
或者，如果从 CSV 文件读取 DataFrame，则读取文件时的数千个参数可以设置为 ',' 以自动转换逗号-将值分隔为浮点数。此方法比作为单独步骤执行转换更有效。
<p>df.read_csv('foo.tsv', sep='t' , 千=',')</p><p>以上是如何将 Pandas DataFrame 中带逗号的数字字符串转换为浮点数？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
