尝试将 Python Pandas 中带有字符串的列转换为浮点数时出错答案

【问题标题】：Error when trying to convert a column with string in Python Pandas to Float尝试将 Python Pandas 中带有字符串的列转换为浮点数时出错
【发布时间】：2014-08-03 12:57:43
【问题描述】：

我有一个名为“market_cap_(in_us_$)”的列，其值如下：

$5.41 
$18,160.50 
$9,038.20 
$8,614.30 
$368.50 
$2,603.80 
$6,701.50 
$8,942.40

我的最终目标是能够根据特定的数值进行过滤（例如，> 2000.00）。

通过阅读本网站中的其他问题，我按照以下说明进行操作：

cleaned_data['market_cap_(in_us_$)'].replace( '$', '', regex = True ).astype(float)

但是，我收到以下错误

TypeError: replace() got an unexpected keyword argument 'regex'

如果我从替换参数中删除“regex = True”，我会得到 p>

ValueError: could not convert string to float: $5.41

那么，我该怎么办？

【问题讨论】：

您运行的是哪个版本的pandas？ (print pd.__version__)
我有 0.11.0，根据您的建议，我将其更新为 0.14.0。谢谢。

标签： python regex python-2.7 pandas

【解决方案1】：

问题在于$ 是正则表达式中的一个特殊字符，表示字符串的开头，因此仅替换字符串的开头最终不会替换任何内容！

您必须在系列上使用str.replace（使用文字 $ 和 ,）：

In [11]: s.replace('\$|,', '', regex=True)
Out[11]:
0        5.41
1    18160.50
2     9038.20
3     8614.30
4      368.50
5     2603.80
6     6701.50
7     8942.40
dtype: object

In [12]: s.replace('\$|,', '', regex=True).astype('float64')
Out[12]:
0        5.41
1    18160.50
2     9038.20
3     8614.30
4      368.50
5     2603.80
6     6701.50
7     8942.40
dtype: float64

您可能想使用整美分而不是浮动美元（删除文字 .）：

In [13]: s.replace('\$|,|\.', '', regex=True).astype('int64')
Out[13]:
0        541
1    1816050
2     903820
3     861430
4      36850
5     260380
6     670150
7     894240
dtype: int64

【讨论】：

【解决方案2】：

此处给出了要使用的正确正则表达式，因为您要删除 $ 和 ,：

In [7]:

df['market_cap_(in_us_$)'].replace('[\$,]', '', regex=True).astype(float)
Out[7]:
0        5.41
1    18160.50
2     9038.20
3     8614.30
4      368.50
5     2603.80
6     6701.50
7     8942.40
Name: market_cap_(in_us_$), dtype: float64

但既然您收到了keyword argument 'regex' 错误，那么您肯定使用的是非常旧的版本，应该更新。

【讨论】：