python - 无法将对象类型转换为字符串；然后过滤该字符串； python pandas 数据框

Question

我正在尝试从 NYSE 提取所有股票行情，然后仅筛选出市值高于 5B 的股票。

我遇到了一个问题，因为根据我的数据加载方式，所有列都是数据类型“对象”，而且我无论如何都找不到将它们转换为其他任何内容的方法。请参阅下面我的代码和评论:

import pandas as pd
import numpy as np
# NYSE
url_nyse = "http://www.nasdaq.com/screening/companies-by-name.aspx?letter=0&exchange=nyse&render=download"
df = pd.DataFrame.from_csv(url_nyse)
df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3, 6,7]], axis=1) 

这是我对 NYSE 股票的初始数据加载，然后我仅筛选 MarketCap、Sector 和 Industry。

起初，我希望首先通过删除其中包含“M”的任何内容来过滤掉 MarketCap，然后删除第一个和最后一个字符以获得一个数字，然后可以过滤该数字以保留高于 5 的任何内容。但是我认为它是因为数据类型是“对象”而不是字符串，我无法直接执行此操作。因此，我创建了仅包含字母或数字的新列，希望随后可以转换为数据类型字符串并从那里 float 。

df['MarketCap_Num'] = df.MarketCap.str[1:-1]
df['Billion_Filter'] = df.MarketCap.str[-1:]

因此，MarketCap_Num 列通过删除第一个和最后一个字符而仅包含数字，而 Billion_Filter 只是最后一个字符，我将在其中删除 = M 的任何值。

但是，即使这些列只是数字或只是字符串，我无论如何也找不到从对象数据类型转换为更改的内容，所以我的过滤根本不起作用。非常感谢任何帮助。

我尝试过 .astype(float)、pd.to_numeric、类型函数，但没有成功。

我的过滤代码将是:

df[df.Billion_Filter.str.contains("B")]

但是当我运行时没有任何反应，没有错误，但也没有过滤器发生。当我在不同的表上运行此代码时，它可以工作，因此它一定是对象数据类型支撑着它。

Answer 1

首先删除美元符号，然后用 e9 和 M 替换 B，将 MarketCap 列转换为 float > 与e6。这将使您可以轻松地在列上使用 .astype(float) 进行转换。

import pandas as pd
import numpy as np


# NYSE
url_nyse = "http://www.nasdaq.com/screening/companies-by-name.aspx?letter=0&exchange=nyse&render=download"
df = pd.DataFrame.from_csv(url_nyse)
df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3, 6,7]], axis=1)

df = df.replace({'MarketCap': {'\$': '', 'B': 'e9', 'M': 'e6', 'n/a': np.nan}}, regex=True)
df.MarketCap = df.MarketCap.astype(float)

print(df[df.MarketCap > 5000000000].head(10))

产量:

           MarketCap             Sector                                         industry
Symbol
MMM     1.419900e+11        Health Care                       Medical/Dental Instruments
WUBA    1.039000e+10         Technology  Computer Software: Programming, Data Processing
ABB     5.676000e+10  Consumer Durables                              Electrical Products
ABT     9.887000e+10        Health Care                            Major Pharmaceuticals
ABBV    1.563200e+11        Health Care                            Major Pharmaceuticals
ACN     9.388000e+10      Miscellaneous                                Business Services
AYI     7.240000e+09  Consumer Durables                                Building Products
ADNT    7.490000e+09      Capital Goods                                Auto Parts:O.E.M.
AAP     7.370000e+09  Consumer Services                           Other Specialty Stores
ASX     1.083000e+10         Technology                                   Semiconductors