在 Pandas 中将 Excel 文件中的逗号转换为点。

Question

我在Excel文件中有这种类型的列：

Numbers
   13.264.999,99
  1.028,10
756,4
  1.100,1

所以，当我使用pd.read_excel加载时，一些数字，如756,4会被转换为756.4并变成浮点数，而上面示例中的其他3个保持不变，并且是字符串形式。

现在，我想要以这种形式（类型为浮点数）显示该列：

Numbers
13264999.99
1028.10
756.4
1100.1

然而，当使用以下代码将加载的Excel列进行转换时：

df["Numbers"]=df["Numbers"].str.replace('.','')
df["Numbers"]=df["Numbers"].str.replace(',','.')
df["Numbers"]=df["Numbers"].astype(float)

我得到：

Numbers
13264999.99
1028.10
nan
1100.1

该怎么办？

- Alex T

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你尝试过根据 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html 的建议添加参数 thousands='.' 吗？ - Anton vBR

不，它对我的情况不起作用，正如您所看到的，在Excel文件中有一些空格，因此其他3个数字被加载为字符串，因此千位参数对它们不起作用。 - Alex T

也许你可以以某种方式分享你的Excel文件。 - Anton vBR

听起来很不可信，即使有空格，thousands分隔符也应该能够正常工作。 - Erfan

由于带有空格的值被导入为字符串，因此它不会将其作为值。 - Alex T

Answer 1

好的，我成功解决了这个问题：

首先，我将每个值转换为字符串，然后将每个逗号替换为点。 然后我留下最后一个点，以便数字可以轻松转换为浮点数：

df["Numbers"]=df["Numbers"].astype(str).str.replace(",", ".")
df["Numbers"]=df["Numbers"].str.replace(r'\.(?=.*?\.)', '')  
df["Numbers"]=df["Numbers"].astype(float)

- Alex T

Answer 2

如 Anton vBR 在评论中所示，使用参数 thousands='.'，您将正确读取数据。

- Jopie

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只是猜测，但也许先解决空格问题，然后立即转换为浮点数会起作用？ - Jopie

Answer 3

您可以尝试使用字符串作为默认类型来读取Excel文件。

df=pd.read_excel('file.xlsx',dtype=str)

- Rohit Jain