csv 替换：未能将字符串转换为浮点型“”或“[text]”

enyaitl3 于 2023-01-15 发布在其他

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我有一个很大的CSV，其中一些列包含数据，如

所示，我想去掉不必要的文本，并将其余数字从字符串转换为浮点数，只留下值。
我在用

Added['Household Occupants'] = Added['Household Occupants'].str.replace(r'[^0-9]', '').astype(float)

以及

Added['Grocery Spend'] = Added['Grocery Spend'].str.replace(r'\D', '').astype(float)

这些都做得很完美，但当我把同样的应用到"电子产品支出"和"商品支出"列时，我会得到错误，如;
'值错误：无法将字符串转换为浮点：""和"值错误：无法将字符串转换为浮点："货物"
任何建议将不胜感激!提前感谢!

csv

来源：https://stackoverflow.com/questions/75096395/replace-could-not-convert-string-to-float-or-text

1条答案

按热度按时间

cnh2zyt31#

我认为这是一个 * 很好的例子 *，其中pandas.Series.name可能很有用：

out = (
        Added.apply(lambda x: x.replace(f"{x.name.capitalize()}\((\d+)\)", r"\1",
                                        regex=True)
                               .astype(float))
      )

pandas.Series.str.extarct的另一种替代方案：

out = Added.apply(lambda x: x.str.extract("\((\d+)\)", expand=False).astype(float))

#输出：

print(out)

      Household Occupants  Grocery Spend  Electronics Spend  Goods Spend
0                     1.0          500.0             5000.0         50.0
1                     4.0           45.0              200.0          0.0
2                     NaN            NaN                NaN          NaN
3                     5.0            NaN                NaN          NaN
4                     3.0            NaN                NaN          NaN
1337                  4.0            NaN                NaN          NaN
1338                  4.0            NaN                NaN          NaN
1339                  4.0          200.0                NaN          NaN
1340                  4.0            NaN                NaN          NaN
1341                  NaN            NaN                NaN          NaN

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