Wie konvertiere ich durch Kommas getrennte Zahlenfolgen in Gleitkommazahlen in einem Pandas-DataFrame?

Konvertieren von durch Kommas getrennten Zahlenfolgen in Gleitkommazahlen in einem Pandas-Datenrahmen

Bei der Arbeit mit Pandas-Datenrahmen kommt es häufig vor, dass numerische Spalten gespeichert werden als Zeichenfolgen mit Tausendertrennzeichen. Um Berechnungen oder Vergleiche mit diesen Werten durchzuführen, ist eine Konvertierung in Gleitkommazahlen erforderlich. Beim Konvertieren dieser Werte können jedoch Fehler auftreten.

Fehler Nr. 1: Apply direkt auf dem DataFrame verwenden

Beim Anwenden der Apply-Funktion auf den gesamten DataFrame, Es wird ein TypeError ausgelöst. Dies geschieht, weil apply ein einzelnes Argument erwartet, ein DataFrame jedoch mehrere Spalten enthält.

Fehler Nr. 2: Apply auf einer Teilmenge des DataFrame verwenden

Apply wird auf a angewendet Eine Teilmenge des DataFrame, z. B. df[0:1], löst einen ValueError aus. Dieser Fehler weist darauf hin, dass das erste Element in der Teilmenge nicht in eine Gleitkommazahl konvertiert werden kann.

Lösung

So konvertieren Sie durch Kommas getrennte Zahlenzeichenfolgen erfolgreich in Gleitkommazahlen in einem Pandas DataFrame , können zwei Methoden verwendet werden:

Methode 1: Verwendung des Tausenderarguments While Lesen

Wenn der DataFrame aus einer CSV-Datei gelesen wird, kann das Tausenderargument in der Funktion read_csv verwendet werden, um das Tausendertrennzeichen anzugeben. Diese Methode ist normalerweise effizienter, als die Konvertierung als separaten Schritt durchzuführen.

Methode 2: Festlegen des Gebietsschemas und Verwenden von applymap

Um die Werte direkt im DataFrame zu konvertieren , sind die folgenden Schritte notwendig:

1. Importieren Sie das Gebietsschema und die Atof-Module.
2. Legen Sie fest locale auf den entsprechenden Wert, z. B. locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '').
3. Wenden Sie die applymap-Funktion auf den DataFrame an und verwenden Sie dabei die atof-Funktion als Konvertierungsmethode.

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