Pythons Pandas - 将列中的 Str 对象值转换为浮点数答案

【问题标题】：Pythons Pandas - Converting Str object values in a column to FloatPythons Pandas - 将列中的 Str 对象值转换为浮点数
【发布时间】：2021-05-25 08:42:44
【问题描述】：

我有一个数据框，该数据框当前包含一列存储为字符串（对象）的收入数据。但是，当我使用时，我想将其转换为浮动：

df['Income'] = pd.to_numeric(df['Income_2016'], errors='coerce')

并使用 df.dtypes，Income 是 float64，但是当我显示 df 时，以前的 str 数字值现在变成了 NaN。

转换前：

Index	Income
1	100,516
2	101,551

转换后：

Index	Income
1	NaN
2	NaN

如何在不将原始值转换为 NaN 的情况下将其转换为浮点数？

【问题讨论】：

用点替换逗号

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

去掉逗号

试试：

df['Income'] = pd.to_numeric(df['Income_2016'].str.replace(',',''), errors='coerce')

【讨论】：

【解决方案2】：

试试，

df['Income'] = df.Income_2016.apply(lambda price:float(price.replace(",","")))

【讨论】：

社区encourages 在代码旁边添加解释，而不是纯粹基于代码的答案。正如here 所解释的那样：“虽然此代码可能会回答问题，但提供有关 为什么 和/或如何此代码回答问题的附加上下文会提高其长期价值。 "