为什么 Pandas replace() 方法不起作用？答案

【问题标题】：Why is Pandas replace() method not working?为什么 Pandas replace() 方法不起作用？
【发布时间】：2021-07-28 06:10:44
【问题描述】：

我正在尝试将我的 df 中的所有列替换为整数的价格，但是由于某种原因 replace() 方法不起作用：

df = pd.read_csv(f_name, dtype="string")
df = df[df.columns.dropna()]
df[cols_int] = df[cols_int].replace({"[\$]": "", "[,]": ""}, regex=True)
df[cols_int] = df[cols_int].astype(int)

错误：

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '$499,000'

如果有任何帮助，我将不胜感激！

【问题讨论】：

你需要使用替换来表示系列的字符串：df[cols_int].str.replace({"[\$]": "", "[,]": ""}, regex=True) -> 将.str.放在中间。
不幸的是，我认为这不适用于多个列

标签： python python-3.x pandas dataframe replace

【解决方案1】：

这是dtype='string' 的错误：pandas-dev/pandas #35977 - BUG: replacement works for object but not string dtype

如果您使用dtype=str 或dtype='str' 加载，它应该可以正常工作：

df = pd.read_csv(f_name, dtype=str)
df = df[df.columns.dropna()]
df[cols_int] = df[cols_int].replace({"[\$]": "", "[,]": ""}, regex=True)
df[cols_int] = df[cols_int].astype(int)

【讨论】：