在 Pandas 中将字符串转换为浮点数时出错答案

【问题标题】：Error converting strings to float in Pandas在 Pandas 中将字符串转换为浮点数时出错
【发布时间】：2020-08-06 04:35:05
【问题描述】：

我从网站上抓取了一些财务数据，并将其存储在 Pandas 数据框中。这些数字存储为字符串，我尝试通过通常的df['Col Name'].astype(float) 命令将其转换为浮点数，但由于原始网站中存在-（破折号）而遇到错误。错误信息是ValueError: could not convert string to float: '-'。

我的意图是使用不同列中的值进行计算，所以这是一个明显的障碍。我还考虑过用0 替换-，但话又说回来，由于除以0 会导致其他错误。

解决这个问题有哪些可能的选择？

Example of the dataframe value:
|      | P/B   | P/E    | PEG  |   |
|------|-------|--------|------|---|
| AMZN | 18.89 | 102.68 | 3.17 |   |
| GOOG | 4.32  | -      | 1.62 |   |
| IBM  | -     | 11.12  | 3.35 |   |

【问题讨论】：

df['Col Name'].replace('-','0').astype(float)?
您可能只使用 .strip 来摆脱“-”，您可以编辑您的问题以提供一些字符串示例吗？

标签： python pandas beautifulsoup

【解决方案1】：

您可以将这些破折号设为 NaN。

df = pd.DataFrame({'inds':['AMZN', 'GOOG', 'IBM'],
                   'P/B':[18.89, 4.32, '-'], 
                   'P/E':[102.68, '-', 11.12], 
                   'PEG':[3.17, 1.62, 3.35]})
df.set_index('inds', inplace=True)
df.index.name = None
df

|      | P/B   | P/E    | PEG  |   |
|------|-------|--------|------|---|
| AMZN | 18.89 | 102.68 | 3.17 |   |
| GOOG | 4.32  | -      | 1.62 |   |
| IBM  | -     | 11.12  | 3.35 |   |

然后您可以用

替换破折号（以及任何其他字符，只需将其放在方括号中）

df = df.replace('[-]', np.nan, regex=True)

这是

df
|      | P/B   | P/E    | PEG  |   |
|------|-------|--------|------|---|
| AMZN | 18.89 | 102.68 | 3.17 |   |
| GOOG | 4.32  | NaN    | 1.62 |   |
| IBM  | NaN   | 11.12  | 3.35 |   |

这样你就可以划分事物和 NaN 值了

df['P/B'] / df['P/E']
AMZN    0.18397
GOOG        NaN
IBM         NaN
dtype: float64

除此之外，您只需要确定合适的策略来为您想要执行的分析估算值。

【讨论】：