Ubah string angka dengan koma di pandas DataFrame menjadi float

Saya memiliki DataFrame yang berisi angka sebagai string dengan koma untuk penanda ribuan. Saya perlu mengubahnya menjadi float.

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

Saya rasa saya perlu menggunakan locale.atof. Memang

df[0].apply(locale.atof)

bekerja seperti yang diharapkan. Saya mendapatkan Serangkaian pelampung.

Tetapi ketika saya menerapkannya ke DataFrame, saya mendapatkan kesalahan.

df.apply(locale.atof)

TypeError: ("tidak dapat mengonversi rangkaian menjadi", u'occurred pada indeks 0 ')

dan

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

memberikan kesalahan lain:

ValueError: ('literal tidak valid untuk float (): 1.200', u'occurred pada indeks 0 ')

Jadi, bagaimana cara mengonversi DataFramestring ini menjadi DataFrame of floats?

python pandas

— pheon
sumber

Pertanyaan lama, tetapi OP mendapatkan kesalahan itu karena applypada DataFrame melewati seluruh kolom ke fungsi sebagai rangkaian (dalam hal ini locale.atof, yang mengharapkan string). Jika Anda menggunakan applymapmetode yang dilakukan @AndyHayden pada jawaban di bawah, Anda seharusnya dapat melakukannya dengan baik.

— TC Proctor

Jawaban:

149

Jika Anda membaca dari csv maka Anda dapat menggunakan ribuan arg :

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

Metode ini mungkin lebih efisien daripada melakukan operasi sebagai langkah terpisah.

Anda perlu menyetel lokalnya terlebih dahulu:

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

— Andy Hayden
sumber

Saya seharusnya mengatakan bahwa saya yang mengatur lokalnya. Saya masih mendapatkan kesalahan.

— pheon

Tapi saya menggunakan df.read_fwf, dan itu memiliki opsi "ribuan = ','" juga, yang berfungsi. Terima kasih.

— pheon

Kemudian lagi, mengapa df.applymap (atof) bekerja untuk Anda tetapi tidak untuk saya? Lokal saya adalah 'en_US.UTF-8'.

— pheon

Saya memilih ini untuk tip argumen 'ribuan' untuk fungsi read_csv. Itu berhasil dengan baik untuk saya.

— rockfakie

Saya ingin menambahkan bahwa Anda juga dapat menggunakan "decimal = ','" jika Anda berurusan dengan float.

— VessoVit

Anda dapat menggunakan metode pandas.Series.str.replace :

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

Metode ini dapat menghapus atau mengganti koma di string.

— shen ke
sumber

Saya mendapatkan "AttributeError: objek 'DataFrame' tidak memiliki atribut 'str'", tidak tahu mengapa ...

— krassowski

Tapi ini berhasil:df.apply(lambda x: x.str.replace(',', '').astype(float), axis=1)

— krassowski

Anda dapat mengonversi satu kolom dalam satu waktu seperti ini:

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

— ghollah kioko
sumber