（Python）如何修复数据框列值中的数值表示错误答案

【问题标题】：(Python) How to fix numerical representation error in dataframe column values（Python）如何修复数据框列值中的数值表示错误
【发布时间】：2019-03-23 14:11:00
【问题描述】：

只是一个（有点）快速的问题 - 如果我有一个数据框，其中有一列由 1.305.000, 4.65, 99.9, 443.111.34000 形式的数字组成，我如何将它们转换为“正确”格式：1305.000, 4.65, 99.9, 443111.34000？

如果有帮助，这些值是从 .csv 文件的其中一列中获得的，例如“总净收入”：

代码块形式：

Day Service Total Net Revenue
0   1   te  1.305.000
1   1   as  4.65
2   2   qw  99.9
3   3   al  443.111.34000
4   6   al  443.111.34000
5   6   te  1.305.000
6   7   pp  200
7   7   te  1.305.000
8   7   al  443.111.34000
9   7   te  1.305.000

还有一种基于反馈的形式：

[{'Day': 1, 'Service': 'te', 'Total Net Revenue': '1.305.000'},
 {'Day': 1, 'Service': 'as', 'Total Net Revenue': '4.65'},
 {'Day': 2, 'Service': 'qw', 'Total Net Revenue': '99.9'},
 {'Day': 3, 'Service': 'al', 'Total Net Revenue': '443.111.34000'},
 {'Day': 6, 'Service': 'al', 'Total Net Revenue': '443.111.34000'},
 {'Day': 6, 'Service': 'te', 'Total Net Revenue': '1.305.000'},
 {'Day': 7, 'Service': 'pp', 'Total Net Revenue': '200'},
 {'Day': 7, 'Service': 'te', 'Total Net Revenue': '1.305.000'},
 {'Day': 7, 'Service': 'al', 'Total Net Revenue': '443.111.34000'},
 {'Day': 7, 'Service': 'te', 'Total Net Revenue': '1.305.000'}]

我似乎找不到任何关于此的参考，我们将不胜感激。谢谢！

【问题讨论】：

那些是字符串？ 1.305.000 不是有效数字。如果将其更改为 1,305.000（美国）或 1.305,000（德国），它可能是有效的字符串表示形式
@PatrickArtner 等一下，我会补充一些我不小心漏掉的信息。
@PatrickArtner 我已经添加了！很抱歉给您带来了困惑，希望对您有所帮助。
请分享 csv - 几行就足够了。作为猜测：1.305.000 将是 130.5 万 - 而不是 1305。443.111.34000 是无效的，但是你转动它。除非它的一些印度符号 en.wikipedia.org/wiki/Indian_numbering_system 他们有时会遗漏一些数字......现在找不到参考
@Stoner 最好不要将 CSV 文件顶部的图像发布到代码块中 - 这样，人们可以复制/粘贴它来创建自己的数据框 - 更好的是如果您可以发布 your_df.head(10).to_dict(orient='records') 的结果，那么人们可以直接在他们的 REPL 中使用它来重新创建您的 DF。

标签： python python-3.x pandas dataframe number-formatting

【解决方案1】：

这不是一个熊猫问题，它实际上是在询问如何将看起来很奇怪的字符串转换为数字（标签：数字格式）。

以下函数会将这些字符串转换为所需的数字：

import unittest


def cleanup(s: str) -> float:
    parts = s.split('.')
    if len(parts) > 1:
        s = ''.join(parts[:-1]) + '.' + parts[-1]
    return float(s)


class TestCleanup(unittest.TestCase):

    def test_cleanup(self):
        self.assertEqual(200, cleanup('200'))
        self.assertEqual(4.65, cleanup('4.65'))
        self.assertEqual(1305, cleanup('1.305.000'))
        self.assertEqual(443111.34, cleanup('443.111.34000'))

如果这些是货币数字，您可以考虑使用Decimal，这会激发“缩放整数”方法。

.apply() cleanup() 函数对现有数据框很简单：

df['numeric_revenue'] = df['total_net_revenue'].apply(cleanup)

【讨论】：

感谢您的反馈以及测试用例！我会接受你的输入作为答案，尽管这两个答案在技术上是一样的。 :)

【解决方案2】：

我会定义一个函数来解析数字，然后在数据框的列上使用apply。例如

def parse_number(number):
  split_number = number.split(".")
  return number if len(split_number) <= 1 else ".".join(["".join(split_number[:-1]), split_number[-1]])

df["parsed_value"] = df.value.apply(parse_number)

【讨论】：

感谢您的建议！但是，当我运行df["parsed_value"] = df.value.apply(parse_number) 时，它不起作用，我必须改为执行df["parsed_value"] = df["parsed_value"].apply(parse_number)。以这种方式使用.value 是否有特定原因？