python - 将 str 分数转换为 pandas df 中的 float

Question

我有一个非常尴尬的 pandas DataFrame，看起来像这样:

identifier    per_1       per_2       per_3       per_4       per_5
'something'   124/127     100/100     24/39       14/20       10/10
'camel'       121/122     150/206     300/307     11/12       0/2
 ...          ...         ...         ...         ...         ...

因此，除了第一列之外的所有内容都是“分数”，实际上是一个字符串。我更喜欢它们的十进制形式。要访问除第一列之外的所有内容，我抓取:

df.loc[:,df.columns != ('identifier')]

效果很好。如果我想将单个列转换为小数，我可以这样做:

df['per_1'] = df['per_1'].apply(lambda x: [float(n) for n in x.split('/')[0:2]])
df['per_1'] = df['per_1'].apply(lambda x: x[0] / x[1] if x[1] != 0 else np.nan)

然后我必须迭代我想要执行此操作的每一列。考虑到我实际上可以使用 df.loc[:,df.columns != ('identifier')] 获取我想要执行此操作的每一列，这对我来说感觉不太Pythonic 。有更好的方法来解决这个问题吗？

Answer 1

尝试下面的代码:

df[['identifier']].join(df.filter(like='per').apply(pd.eval))

    identifier     per_1     per_2     per_3     per_4 per_5
0  'something'  0.976378         1  0.615385       0.7     1
1      'camel'  0.991803  0.728155  0.977199  0.916667     0