如何将 Pandas DataFrame 中的逗号分隔数字字符串转换为浮点数？

将逗号分隔的数字字符串转换为 Pandas DataFrame 中的浮点数

使用 Pandas DataFrame 时，经常会遇到存储为以下形式的数字列带有千位分隔符的字符串。要对这些值进行计算或比较，需要将它们转换为浮点数。但是，转换这些值的过程可能会遇到错误。

错误 #1：直接在 DataFrame 上使用 apply

将 apply 函数应用于整个 DataFrame 时，引发类型错误。发生这种情况是因为 apply 需要单个参数，但 DataFrame 包含多个列。

错误#2：在 DataFrame 的子集上使用 apply

将 apply 应用于 a DataFrame 的子集，例如 df[0:1]，会引发 ValueError。此错误表示子集中的第一个元素无法转换为浮点数。

解决方案

成功将逗号分隔的数字字符串转换为 Pandas DataFrame 中的浮点数，可以使用两种方法：

方法 1：读取时使用数千个参数

如果从 CSV 文件读取 DataFrame，则read_csv 函数可用于指定千位分隔符。此方法通常比作为单独步骤执行转换更有效。

方法 2：设置区域设置并使用 applymap

直接在 DataFrame 内转换值，需要执行以下步骤：

1. 导入 locale 和 atof 模块。
2. 将 locale 设置为适当的值，例如 locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '') .
3. 将 applymap 函数应用到 DataFrame，使用 atof 函数作为转换方法。

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