팬더에 쉼표가 있는 숫자 문자열을 부동으로 변환합니다. DataFrame

팬더에 쉼표가 있는 숫자 문자열을 부동으로 변환합니다. DataFrame

저는 숫자를 문자열로 포함하고 천 개의 마커를 쉼표로 표시하는 DataFrame을 가지고 있습니다.저는 그것들을 부유물로 변환해야 합니다.

a = [['1,200', '4,200'], ['7,000', '-0.03'], [ '5', '0']]
df=pandas.DataFrame(a)

local.atof를 사용해야 할 것 같습니다.실제로.

df[0].apply(locale.atof)

예상대로 작동합니다.나는 일련의 부유물을 얻습니다.

하지만 데이터 프레임에 적용하면 오류가 발생합니다.

df.apply(locale.atof)

유형 오류: ("시리즈를 ""로 변환할 수 없습니다. u'는 인덱스 0'에서 발생했습니다.)

그리고.

df[0:1].apply(locale.atof)

또 다른 오류 발생:

ValueError:('float(): 1,200'에 대한 잘못된 리터럴, u'incured at index 0')

그럼 이걸 어떻게 변환합니까?DataFrame데이터 프레임에 연결할 수 있습니까?

csv에서 읽고 있다면 수천 arg를 사용할 수 있습니다.

df.read_csv('foo.tsv', sep='\t', thousands=',')

이 방법은 작업을 별도의 단계로 수행하는 것보다 더 효율적일 수 있습니다.

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먼저 로케일을 설정해야 합니다.

In [ 9]: import locale

In [10]: from locale import atof

In [11]: locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '')
Out[11]: 'en_GB.UTF-8'

In [12]: df.applymap(atof)
Out[12]:
      0        1
0  1200  4200.00
1  7000    -0.03
2     5     0.00

다음과 같이 한 번에 하나의 열을 변환할 수 있습니다.

df['colname'] = df['colname'].str.replace(',', '').astype(float)

당신은 판다를 사용해도 됩니다.Series.str.replace 메서드:

df.iloc[:,:].str.replace(',', '').astype(float)

이 메서드는 문자열의 쉼표를 제거하거나 바꿀 수 있습니다.

이것은 '-55,00' 또는 '5.500,00'과 같은 문자열에 대해 작동하며 각각 -55.00 및 5500.00 플로트로 변환합니다.

df['colname'] = df['colname'].str.replace('.','', regex=True).str.replace(',', '.', regex=True).astype(float)

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/22137723/convert-number-strings-with-commas-in-pandas-dataframe-to-float