Pandas：astype错误字符串转浮点数（无法将字符串转换为浮点数：'7,50'）

Question

我是一名Pandas的使用者，希望将数据框中的某个字段从字符串转换成浮点数。

这个字段的原始数据如下：

In:

print(merged['platnosc_total'].head(100))

Out:

0     0,00
1     4,50
2     0,00
3     0,00
4     0,00
5     4,50
6     6,10
7     7,99
8     4,00
9     7,69
10    7,50

请注意最后一行中的7、50，它们似乎是导致错误的原因：

In: 

merged['platnosc_total'].astype(float)

Out:

ValueError: could not convert string to float: '7,50'

这是否意味着其余部分已被转换，只有行7,50是原因？

我该如何将此字段/列实际转换为浮点数？

- FilipB

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可能是将带逗号的Pandas字符串列更改为浮点数的重复问题。 - FLab

Answer 1

首先需要使用replace函数：

print (merged['platnosc_total'].replace(',','.', regex=True).astype(float))
0    0.00
1    4.50
2    0.00
3    0.00
4    0.00
5    4.50
6    6.10
7    7.99
8    4.00
Name: platnosc_total, dtype: float64

- jezrael

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谢谢。我被我的 Excel 带偏了，它使用“,”作为小数点而不是“。”-非英语版本。 - FilipB

如果使用read_excel，那么就没有自动转换吗？我只是好奇。 - jezrael

我认为是这样的，但我从一个存储有“,”值的csv文件中导入。我所说的偏见是，我认为逗号对于浮点数是合适的，我有一些带有点“.”的值，甚至将其替换回逗号，因为我的Excel使用逗号表示浮点数，所以我应该在那里使用“，”，因此当文本值可以转换时出现错误，我感到惊讶。 - FilipB

Answer 2

如果你的列中含有nan或空行，使用astype(float)会失败。

建议使用

merged.replace('', np.nan).dropna(subset=['platnosc_total'], inplace=True)
merged['platnosc_total'].astype(float)

- crisprin