Question

我有以下df，其中df中的某些值是字符串（带有％的字符串），而其他值则不是。

                          test    overall
Quents Ratio            270.01%  256.02%
Amount sulphur            0.17     0.19
Amount salt                  -    20.89
amount silica             4.29%    6.84%

我想将所有数值设为数字，因为我想在2列中进行一些分析。

期望的输出：

                          test    overall
Quents Ratio            270.01   256.02
Amount sulphur            0.17     0.19
Amount salt                  -    20.89
amount silica             4.29     6.84

我试过的是：

def numeric_df(df):
    df_detail=df.loc[['Quents Ratio','amount silica'],:]
    df_detail= df_detail.apply(lambda x:str(x)[:-1])
    return df

但是返回相同的初始df。

我如何获得所需的输出？

Answer 1

我认为您需要replace，但值也包含-，因此无法转换为数字：

 df = df.replace('%', '', regex=True)

如果需要所有值numeric和values仅包含-个字符：

df = df.replace({'%': '', '^-$':np.nan}, regex=True).astype(float)
print (df)
                  test  overall
Quents Ratio    270.01   256.02
Amount sulphur    0.17     0.19
Amount salt        NaN    20.89
amount silica     4.29     6.84

to_numeric的另一个解决方案 - 它也将所有非数字替换为NaN：

df = df.replace('%', '', regex=True).apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
print (df)
                  test  overall
Quents Ratio    270.01   256.02
Amount sulphur    0.17     0.19
Amount salt        NaN    20.89
amount silica     4.29     6.84

将字符串值的格式更改为df

1 个答案: