将pandas DataFrame中带逗号的数字字符串转换为float

Question

我有一个DataFrame，其中包含数字作为字符串，并带有千位标记的逗号。我需要将它们转换为浮点数。

a = [['1,200', '4,200'], ['7,000', '-0.03'], [ '5', '0']]
df=pandas.DataFrame(a)

我猜我需要使用locale.atof。确实

df[0].apply(locale.atof)

可以正常工作。我得到一系列的花车。

但是，当我将其应用于DataFrame时，会出现错误。

df.apply(locale.atof)

TypeError ：（“无法将系列转换为”，在索引0处发生）

和

df[0:1].apply(locale.atof)

给出另一个错误：

ValueError：（’float（）的无效文字：1,200’，u’发生在索引0’）

那么，如何将DataFrame字符串转换为浮点数的DataFrame？

Answer 1

如果您要从csv中读取内容，则可以使用数千个arg：

df.read_csv('foo.tsv', sep='\t', thousands=',')

与作为单独步骤执行操作相比，此方法可能更有效。

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您需要先设置语言环境：

In [ 9]: import locale

In [10]: from locale import atof

In [11]: locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '')
Out[11]: 'en_GB.UTF-8'

In [12]: df.applymap(atof)
Out[12]:
      0        1
0  1200  4200.00
1  7000    -0.03
2     5     0.00