1
A
回答
2
鑑於這是數據框的樣子
data:
index values
0 10k
1 11k
你可以做
data['values'].str.replace('k','000')
,讓你
0 10000
1 11000
0
這裏是一個比較通用的方法:
In [24]: df
Out[24]:
a b
0 aaa 111
1 bbb 12.5K
2 ccc 0.03M
In [25]: mp = {'K':' * 10**3', 'M':' * 10**6'}
In [26]: df['c'] = pd.eval(df.b.replace(mp.keys(), mp.values(), regex=True).str.replace(r'[^\d\.\*]+',''))
In [27]: df
Out[27]:
a b c
0 aaa 111 111
1 bbb 12.5K 12500
2 ccc 0.03M 30000
說明:
In [28]: df.b.replace(mp.keys(), mp.values(), regex=True)
Out[28]:
0 111
1 12.5 * 10**3
2 0.03 * 10**6
Name: b, dtype: object
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- 30. 熊貓CSV:csv到orderedDict
甜謝謝! – Simon
要小心''10.1k'這種方法 – gereleth
好點。在這種情況下,您可以執行data ['values']。str.replace('k',''「)。astype(float)* 1000 – Gayatri