<分区>
我有一个名为“XLK”的 df:
Market Cap PE
AAN 3.25B 23.6
AAPL 819.30B 18.44
ACFN 6.18M 2.1
ACIW 2.63B 103.15
我只想要值(value) > 1 亿的市值，所以预期输出是:
Market Cap PE
AAN 3.25B 23.6
AAPL 819.30B 18.44
ACIW 2.63B 103.15
我已经尝试将字母转换为适当的 0 但没有成功:
XLK['Market Cap'].replace('M','000000')
XLK.drop[XLK_quote['Market Cap'] < '100M'].index
最佳答案
将 replace 与 regex=True 结合使用，并使用模拟科学记数法的替换字符串。然后使用 astype(float) 或 pd.to_numeric。
df[df.Market_Cap.replace(dict(B='E9', M='E6'), regex=True).astype(float) >= 100E6]
Market_Cap PE
AAN 3.25B 23.60
AAPL 819.30B 18.44
ACIW 2.63B 103.15
等价
dct = dict(B='E9', M='E6')
num = pd.to_numeric(df.Market_Cap.replace(dct, regex=True), 'coerce')
df[num >= 100E6]
关于python - 将字符转换为数据框中的数值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45472478/