Python - 将美元值转换为 float

Question

我有存储为字符串的销售数据。我正在尝试转换为 float 以便聚合数据，但我收到以下错误“ValueError:无法将字符串转换为 float :‘收入’。

我也尝试替换美元符号和逗号，但类型仍然是字符串。

>>> df['revenue'] = df['revenue'].replace('$| ','')
>>> type('revenue')
<class 'str'>

我也试过下面的

pd.to_numeric(df.revenue)

但这也给了我一个错误，说“ValueError:无法解析字符串“$1,557.97”

数据也有负数括起来的括号(即 (45.22))，我不确定如何转换。

Answer 1

您必须使用 regex=True 和 \$ 因为 $ 在 regex 中有特殊含义。< br/> 您还必须删除 ,。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'revenue': ["$1,557.97 "]})

df['revenue'] = df['revenue'].replace('\$|,', '', regex=True)

df['revenue'] = pd.to_numeric(df['revenue'])

print(df)
print(df.dtypes)

如果空格位于开头或结尾，则您不必删除它们 - 但空格不能位于数字之间。

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除了 pd.to_numeric() 你还可以使用

df['revenue'] = df['revenue'].astype(float)

但在转换为 float

之前，您仍然需要删除 $ 和 ,

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编辑:要删除 (( ))，您可以使用 regex

.replace('\$|,|\(|\)', '', regex=True)

因为 ( ) 在 regex 中有特殊含义所以你必须使用 \(, \)

你也可以使用 regex [...] 不需要\

.replace('[$,()]', '', regex=True)

---

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'revenue': [" $1,557.97 ", "((45.22))"]})

#df['revenue'] = df['revenue'].replace('\$|,|\(|\)', '', regex=True)
df['revenue'] = df['revenue'].replace('[$,()]', '', regex=True)

#df['revenue'] = pd.to_numeric(df['revenue'])
df['revenue'] = df['revenue'].astype(float)

print(df)
print(df.dtypes)