熊貓將字符串轉換爲浮動數據框中的多列

我是熊貓新手，想弄清楚如何將多個格式化爲字符串的列轉換爲float64格式。目前，我正在做下面的工作，但是似乎apply（）或applymap（）應該能夠更高效地完成這項任務...不幸的是，我有點太過於瞭解新手了。目前，該值是格式化爲字符串像'15 1.5％」熊貓將字符串轉換爲浮動數據框中的多列

for column in ['field1', 'field2', 'field3']: 
    data[column] = data[column].str.rstrip('%').astype('float64')/100

來源

2013-05-20 user1507844

在0.11.1（本週現身）開始百分比，更換有一個新的選擇與一個正則表達式來代替，所以這成爲可能

In [14]: df = DataFrame('10.0%',index=range(100),columns=range(10)) 

In [15]: df.replace('%','',regex=True).astype('float')/100 
Out[15]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
Int64Index: 100 entries, 0 to 99 
Data columns (total 10 columns): 
0 100 non-null values 
1 100 non-null values 
2 100 non-null values 
3 100 non-null values 
4 100 non-null values 
5 100 non-null values 
6 100 non-null values 
7 100 non-null values 
8 100 non-null values 
9 100 non-null values 
dtypes: float64(10)

而且有點快

In [16]: %timeit df.replace('%','',regex=True).astype('float')/100 
1000 loops, best of 3: 1.16 ms per loop 

In [18]: %timeit df.applymap(lambda x: float(x[:-1]))/100 
1000 loops, best of 3: 1.67 ms per loop

來源

2013-05-20 11:29:21 Jeff

能否請你告訴我，我怎麼能實現這個特定列？ 'df ['Column1']。replace（'％'，''，regex = True）.astype（'float'）/ 100'不起作用。 – erantdo

df.applymap(lambda x:float(x.rstrip('%'))/100)

來源

2013-05-20 09:28:28 waitingkuo

*略*更有效地使用'df1.applymap（拉姆達X：浮置（X [： - 1]））/ 100' ... –

回答在接受的答案評論：爲特定列確保你不要在原地進行。

df['Column1'] = df['Column1'].replace('%','',regex=True).astype('float')/100

來源

2015-05-05 19:38:14 nigel76

熊貓將字符串轉換爲浮動數據框中的多列

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