如何将带有 $ 和 , 的货币列转换为数字

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：
  1. pandas.series.replace栏目
  2. pandas.series.str.replace a> 对于一列
  3. 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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